AIP実装と統合
金融サービス企業が、顧客向けの包括的なアシスタントシステムを Amazon Bedrock で構築しています。このシステムは「口座照会・残高確認」「住宅ローン審査・申請サポート」「投資アドバイス・ポートフォリオ分析」の3つのドメインを処理する必要があります。各ドメインは異なる規制要件を持ち、専門的な知識ベースと独自のツール群を使用します。将来的なドメイン追加も見込まれるため、スケーラビリティと独立したデプロイが重要です。Amazon Bedrock の機能を最大限に活用しながら、最も保守性が高いアーキテクチャはどれですか？
A単一の Bedrock Agent を作成し、3つのドメインそれぞれのツールを別々のアクショングループとして定義し、システムプロンプトで各ドメインの専門知識と規制要件を記述する
単一エージェントにすべてのドメインを集約すると、異なる規制要件を持つドメインの分離が困難になります。アクショングループでツールは分けられますが、エージェント本体は共有されるため独立デプロイができず、将来のドメイン追加時の影響範囲も大きくなります。
BBedrock のマルチエージェント協調機能を使用し、スーパーバイザーエージェントが口座照会・ローン審査・投資アドバイスの各専門サブエージェントにタスクをルーティングするアーキテクチャを構築する
✓ 正解
マルチエージェント協調機能により、スーパーバイザーエージェントがタスクを専門サブエージェントに委任できます。各サブエージェントは独立した設定・ナレッジベース・ツールを持ち、規制要件の分離と独立デプロイが可能です。将来のドメイン追加もサブエージェントの追加のみで対応でき、既存構成に影響しません。
CAPI Gateway と Lambda を組み合わせてオーケストレーション層を自作し、リクエストのキーワードに基づいて適切な Bedrock モデル呼び出しにルーティングするカスタム実装を行う
自作オーケストレーション層は実装・保守コストが高く、Bedrock Agent が提供するメモリ管理・推論・ツール呼び出し自動化を利用できません。キーワードベースのルーティングは複雑なリクエストの正確な分類も困難であり、拡張性の面でも課題があります。
DAmazon Bedrock Flows を使用して口座照会・ローン審査・投資アドバイスの処理を条件分岐ノードと並列処理ノードで接続し、単一フローとして実装する
Bedrock Flows は事前定義された手順の自動化に適していますが、ユーザーの意図に応じた動的なタスク委任やエージェント間の協調は設計思想に合っていません。複雑な対話型シナリオには Agents for Bedrock の方が適しています。
解説
Bedrock のマルチエージェント協調（Multi-agent Collaboration）機能では、スーパーバイザーエージェントがユーザーの意図を解釈し、適切な専門サブエージェントにタスクを委任します。各サブエージェントは独立したシステムプロンプト・ナレッジベース・アクショングループを持てるため、ドメイン間の規制要件の分離と独立デプロイが実現できます。将来のドメイン追加時はサブエージェントを追加するだけで済み、既存エージェントへの影響がありません。
選択肢Aの単一 Bedrock Agent は、アクショングループでツールを分割しても全ドメインの設定が1つのエージェントに集中するため、規制要件の分離や独立デプロイが困難です。
選択肢Cの自作オーケストレーション層は実装・運用コストが高く、Bedrock Agent が提供するメモリ管理・推論・ツール呼び出しの自動化機能を活用できません。
選択肢Dの Amazon Bedrock Flows は定型的なワークフローの自動化向けであり、ユーザーの意図に応じた動的なタスク委任が必要なエージェントシナリオには設計思想が合いません。
ドメイン別正答率・予想スコアでリアルタイムに実力把握
無限ノックでAIPを徹底対策。全問AI生成のオリジナル問題。
無料で演習を始める →