このページでは AWS Bedrock multi-agent collaboration 機能開発で分かったことをメモ書きします。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、外部知識を組み合わせて生成モデルの性能を向上させる技術です。しかし、この手法にはいくつかの限界があります。たとえば、リアルタイムでの情報取得や、高度な意思決定が必要な複雑なタスクへの対応が難しい場合があります。また、情報検索と生成のプロセスが完全に統合されているわけではなく、柔軟性に欠けることも課題です。これに対して、次の大きな進展として注目されるのがエージェント技術です。エージェントは、複数のAIモデルやAPIを統合し、自律的にタスクを実行する能力を持つ仕組みです。ユーザーの指示に基づき、情報収集、分析、実行といったプロセスを効率的に連携させることができるため、より高度で柔軟なタスク解決が可能になります。今後、こうしたエージェント技術がRAGを補完し、さらには代替する形で広く活用されることが期待されています。
AWS Bedrockのようなマルチエージェント機能が注目される理由は、単一エージェントでは対応が難しい複雑で多面的なタスクが増加しているからです。たとえば、ビジネス環境では、データ分析、顧客対応、自動化された意思決定など、専門性の異なる複数のタスクが同時に要求されます。これを効率的に処理するには、特化型エージェント同士が連携し、互いに補完し合う仕組みが必要です。
マルチエージェント機能では、個々のエージェントが特定の役割を持ちながらも、全体として統合的に動作します。これにより、タスク間での情報共有や調整がスムーズになり、より柔軟かつ迅速な対応が可能になります。また、こうした連携は、単一エージェントでは得られないスケーラビリティや信頼性をもたらします。
AWS Bedrockのようなプラットフォームは、このようなエージェント連携を可能にするインフラを提供し、多様なビジネスニーズに応じた高度なタスク処理を実現します。今後、マルチエージェント技術の需要はさらに高まると予想されます。
AWS Bedrock Agentはとても簡単に作ることができます。Bedrock のメニューから エージェントを選択するだけです。
具体的な作り方は AWS のページを参考にするとよいでしょう。
Amazon Bedrock のマルチエージェントコラボレーション機能の紹介 (プレビュー)
Amazon Bedrock Agent Samples (Github のmult-agentのサンプル repository)