【要約】【AWS Blocks】Agentを使ってStrandsAgentsのAIエージェントを動かしてみよう (Ollamaでローカル実行まで) [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
開発者が高度なAIエージェントを実装しようとする際、バックエンドの設計が極めて複雑になるという課題がある。エージェントに特定の操作を行わせるための仕組みや、ユーザーとの対話を維持するための管理コストが膨大になるためである。
具体的には、以下の要素を個別に実装する必要がある。
具体的には、以下の要素を個別に実装する必要がある。
- ・会話の内容に応じてAPIを呼び出す「ツール実行」の仕組み
- ・過去のやり取りを保持する「会話履歴の永続化」
- ・WebSocketを用いた「応答のストリーミング配信"
- ・外部ドキュメントを参照する「RAG（検索拡張生成）」の構築
// Approach
AWS Blocksが提供する抽象化された「Block」を活用し、複雑な機能をレゴブロックのように組み合わせる手法を採用している。開発者はインフラの構成を意識せず、高レベルなAPIを通じてエージェントの振る舞いを定義できる。
具体的な実装ステップは以下の通りである。
具体的な実装ステップは以下の通りである。
- ・Agent Blockを用いて、ツール実行や会話管理のロジックを定義する
- ・既存のAPIを「ツール」として登録し、エージェントが自動実行可能にする
- ・KnowledgeBase Blockを導入し、ドキュメント検索機能をエージェントに付与する
- ・Ollamaを連携させ、ローカル環境でLLMの動作検証を行う
// Result
開発者は最小限のコード記述で、高度なAIエージェント機能を備えたアプリケーションを構築できた。これにより、AI機能の実装に伴うバックエンド開発の工数を大幅に削減できることが示された。
得られた成果は以下の通りである。
得られた成果は以下の通りである。
- ・チャット経由でのTODO操作（追加・完了・削除）の実現
- ・ナレッジベースに基づく、専門的な知識を用いた回答生成
- ・ローカルLLM（Ollama）による、AWSコストを抑えた開発フローの確立
Senior Engineer Insight
> 開発体験（DX）の観点では極めて優秀なフレームワークである。複雑な非同期処理や状態管理をBlockが隠蔽しており、プロトタイピングの速度は圧倒的だ。しかし、大規模トラフィックを捌く現場の視点では、Agentの内部実装がAgentCore Runtimeではない点が懸念される。本番環境でのスケーラビリティや、ランタイムの制御性を確保するためには、今後のAgentCoreへの移行動向を厳格に評価する必要がある。現時点では、PoC用途として推奨する。