大手コンサルティング会社が、複雑なリサーチタスクを処理するAIシステムをAmazon Bedrockで構築しています。このシステムは、①ウェブ情報収集を担当する専門エージェント、 ②データ分析を担当する専門エージェント、 ③レポート作成を担当する専門エージェントが協調して動作する必要があります。スーパーバイザーエージェントがユーザーの要求を理解し、適切な専門エージェントにタスクを委譲する設計にしたいと考えています。Amazon Bedrockにおいて、このマルチエージェント構成を実現するための最も適切なアーキテクチャはどれですか？
選択肢BのBedrock Agentsのマルチエージェントコラボレーション機能では、SUPERVISORまたはSUPERVISOR_ROUTERモードのスーパーバイザーエージェントが、専門化されたサブエージェントにタスクを動的に委譲できます。各サブエージェントは独立したBedrock Agentとして定義され、それぞれの専門領域に特化した設定（指示・アクショングループ・ナレッジベース）を持ちます。 選択肢Aの単一エージェントに複数のアクショングループを定義する構成では、各専門領域が独立した知識・設定を持つ真のマルチエージェント協調は実現できません。スーパーバイザーによる動的な委譲ロジックも実装できません。 選択肢CのAWS Step Functionsは事前定義された決定論的ワークフロー向けであり、AIによる動的なタスク委譲が必要なユースケースには適しません。エージェント間の協調的な意思決定も行えません。 選択肢DのBedrock Inline Agentsはリクエストごとに動的設定を生成する単一エージェント向けの機能であり、複数の専門エージェントを永続的に管理するマルチエージェント構成には適しません。