【要約】【AWS】Bedrock AgentCore Web Search を試してみた！ [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
開発者が LLM エージェントを構築する際、モデルが学習していない最新情報へのアクセスが困難であるという課題がある。具体的には以下の問題に直面する。
- ・エージェントが時事問題や動的な情報に対応できない。
- ・外部情報の根拠（出典）を提示する仕組みの構築が複雑である。
- ・マネージドな検索ツールを既存のエージェント基盤に統合する標準的な手法が不足している。
// Approach
開発者は Amazon Bedrock AgentCore を活用し、Gateway と Runtime を分離した構成を CDK で構築することで解決を図った。具体的な手法は以下の通りである。
- ・AgentCore Gateway に Web Search connector target を作成する。
- ・Strands Agents を用いて Python ベースのエージェントを実装し、Runtime コンテナとしてデプロイする。
- ・MCP プロトコルを介し、SigV4 署名付きの HTTP リクエストで Gateway のツールを呼び出す。
// Result
検証の結果、エージェントが Web 検索結果に基づき、出典リンクを含む回答を生成できることを確認した。
- ・最新のプロ野球日程に関する問い合わせに対し、検索結果をまとめた回答が得られた。
- ・ただし、検索結果の精度には課題が残り、商用利用では Tavily 等の外部 API との比較検討が必要である。
Senior Engineer Insight
> MCP プロトコルの採用によるツール統合の標準化は、将来的な拡張性の観点で高く評価できる。しかし、Web Search の精度が業務レベルに達していない点は無視できない。本構成は、検索精度を外部 API で補完することを前提とした、オーケストレーション基盤の検証として価値がある。運用面では、リージョン制約や IAM 権限の厳密な管理が求められる。