AIP実装と統合
EC サイト企業が Amazon Bedrock Agents を使ってカスタマーサービスエージェントを構築しています。エージェントは「注文状況の照会」「返品の開始」「配送先住所の更新」の 3 つの操作を実行できる必要があります。バックエンドは既存のマイクロサービス REST API として提供されており、Lambda 関数から呼び出せます。開発チームがエージェントの機能定義にかける実装コストを最小限にするには、どのアプローチが最適ですか？
A3 つの操作をすべて処理する単一の Lambda 関数を作成し、コードインタープリターアクショングループとして設定する
コードインタープリターアクショングループはPythonコードをサンドボックス環境で動的実行する機能で、数値計算やデータ分析用途に特化している。既存のREST APIをオーケストレーションするための機能定義手段としては設計されておらず、この用途には適さない。
B3 つの操作を記述した OpenAPI スキーマを作成し、Lambda 関数とともにアクショングループとして Bedrock Agents に関連付ける
✓ 正解
Bedrock AgentsのアクショングループはOpenAPIスキーマ（操作・パラメータ・レスポンス形式の宣言）とLambda関数（実際のAPI呼び出し処理）の組み合わせで定義する。スキーマの作成だけでエージェントが自律的に操作を選択でき、最小限の実装コストで3つの機能を実現できる。
CAPI ドキュメントを Bedrock Knowledge Bases に格納し、エージェントが直接 HTTP 呼び出しを行えるように設定する
Knowledge BasesはRAG（検索拡張生成）によるドキュメント検索のためのサービスであり、エージェントが直接HTTPリクエストを発行する機能はない。「返品の開始」「配送先住所の更新」などのトランザクション操作には対応できない。
DAWS Step Functions ステートマシンを作成し、各操作のフローをエージェントのオーケストレーターとして定義する
Step Functionsはワークフローのステートオーケストレーションサービスであり、Bedrock Agentsのアクショングループを定義・代替するものではない。別途アクショングループの設定が必要なため、エージェントの機能定義にかける実装コストの削減にはつながらない。
解説
Bedrock Agents のアクショングループは「OpenAPI スキーマ」と「Lambda 関数」の組み合わせで定義します。OpenAPI スキーマ（JSON/YAML）でエージェントが呼び出せる操作・パラメータ・レスポンス形式を宣言的に記述することで、エージェントはスキーマを解析して適切な操作を自律的に選択・呼び出しできます。Lambda 関数がバックエンド REST API を実際に呼び出す処理を担うため、エージェント側のコードは最小限で済みます。
選択肢Aのコードインタープリターは Python コードをサンドボックス環境で動的実行するためのアクショングループタイプです。外部 REST API との統合には設計されておらず、この用途には適しません。
選択肢Cの Knowledge Bases は RAG（検索拡張生成）のためのドキュメント検索サービスです。エージェントが直接 HTTP リクエストを発行する機能はなく、トランザクション操作には対応できません。
選択肢Dの Step Functions はワークフローオーケストレーションに優れますが、Bedrock Agents のアクショングループ設定を代替するものではなく、エージェントの機能定義コストを削減できません。
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