SaaSプラットフォームが数千の法人顧客にAIアシスタントを提供しています。 顧客ごとに以下の設定がサブスクリプションプランによって異なります。 ・システムプロンプト ・利用可能なアクション ・基盤モデル（Claude/Titan/Llama） ・Guardrailsの厳しさ Bedrock AgentsのリソースをCustomerごとに事前作成・管理すると膨大な運用コストが発生します。また、マルチテナントのリクエストを低レイテンシで処理することも必要です。 このユースケースに最も適したアプローチはどれですか？
Amazon Bedrock Inline Agentsは、事前にAgentリソースをコンソール/APIで作成せずに、InvokeInlineAgentリクエスト内にエージェント定義（モデルID・システムプロンプト・アクショングループ・Guardrails設定）をすべて含めて実行できる機能です。テナントごとに異なる設定をリクエスト時に動的に注入できるため、マルチテナントSaaSに最適です。 選択肢AのCloudFormation StackSetsを使った自動プロビジョニングは数千リソースの管理が困難でコスト増大を招きます。 選択肢Cの単一のBedrock AgentにすべてのアクショングループとモデルIDを登録し、セッション属性で分岐する方法は設定の分離が不完全です。 選択肢DのLangChainなどのOSSエージェントフレームワークはマネージドサービスのSLA・スケーラビリティ・セキュリティの恩恵を失います。