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概要
AWSは、LangChainの「Deep Agents」とAmazon Bedrock AgentCoreを組み合わせ、文脈を保ちながら深いリサーチを行うAIエージェントの構築方法を公式ブログで紹介しました。複数のサブエージェントに作業を分担させることで、LLMの限られたコンテキスト（一度に扱えるテキスト量）を効率的に使う手法です。
何が発表・更新されたのか
AWS Machine Learning Blogが、競合調査エージェントをエンドツーエンドで構築する解説記事を公開しました。Deep Agentsが専門サブエージェントの起動と管理を担い、Bedrock AgentCoreがWeb調査用ブラウザやPython実行環境などの基盤を提供します。
なぜ重要なのか
エージェントが多くのWebページを読み込むと、コンテキストが生データで埋まり推論能力が落ちます。深い作業を独立したサブエージェントに任せ、要点だけを返す設計により、この「深さと文脈のトレードオフ」を解消できる点が重要です。
誰に関係があるのか
複数ステップのAIワークフローを構築し、エージェントごとに隔離された実行環境を必要とする開発者が主な対象です。
仕事や業務でどう使えるのか
記事の例では、調整役エージェントが3つのブラウザサブエージェントを並列で動かし競合サイトを調べ、分析役がグラフとレポートを生成します。競合調査や市場リサーチなど、Web情報収集とデータ分析を組み合わせた業務の自動化に応用できます。
注意点
利用にはBedrock AgentCoreが有効なAWSアカウント、認証情報、Python 3.11以降などが必要です。長期記憶を使うには、AgentCore Memoryに抽出戦略の設定が必須となります。なお、公式情報上では、日本での提供状況や対象リージョン・料金の詳細は確認できませんでした。
公式情報
- Build context-rich research agents with Deep Agents and Bedrock AgentCore（AWS Machine Learning Blog）
関連キーワード
- Amazon Bedrock AgentCore
- LangChain Deep Agents
- AIエージェント
- Claude Sonnet
- AWS
