Bedrock AgentCore を使用した本番対応 AI エージェントの構築

組織は、単純なチャットボットから、複雑なワークフローを実行できる自律型 AI エージェントへと急速に移行しています。基本的な概念実証と信頼性の高い本番デプロイメントのギャップを埋めるために、開発者はセキュリティ、スケーラビリティ、統合のために設計された堅牢なフレームワークを必要としています。 このテキストベースのコースでは、AWS 上の Bedrock AgentCore の基本的な概念と実践的なアーキテクチャについて説明します。エンタープライズ API と安全に連携し、セッション間でコンテキストを維持し、厳格な安全ガードレール内で動作する、本番グレードの AI エージェントを構築、接続、監視するスキルを習得します。 学習内容: - Bedrock AgentCore のコア アーキテクチャと、エージェントのワークフローが標準の LLM プロンプトとどのように異なるかを理解する - API ゲートウェイ、資格情報管理、ID 制御を使用した安全な統合を構成する - マルチターン対話のための永続的なメモリ構造とコンテキスト認識型の会話履歴を実装する - エンタープライズ環境でエージェントが予測可能かつ安全に動作することを保証するために、きめ細かなセキュリティ ポリシーとガードレールを適用する - エージェントがデータを分析し、Web リソースをナビゲートできるように、コード実行環境とブラウザー ツールを統合する - 最新のオブザーバビリティ フレームワークと評価メトリックを使用して、エージェントのパフォーマンスとシステムの正常性を監視する コースは、必須の用語とコアのエージェントの概念から始まり、安全なツール統合、メモリ システム、本番オブザーバビリティなどの高度なトピックに進みます。ベスト プラクティスを強化するために設計された、テキストベースのアーキテクチャの概要と概念的な演習に取り組みます。 このコースは、自律型 AI システムを構築したいソフトウェア開発者、クラウド エンジニア、テクノロジー プロフェッショナルを対象としています。エージェント フレームワークの事前経験は必要ありませんが、クラウドの概念と Python の基本的な理解があると役立ちます。 今日から読み始めて、エージェント AI に関する理解を変革し、現実世界に対応できるシステムを構築してください。