Amazon Quick と NVIDIA NeMo Agent Toolkit でビジネス向けの専門エージェントワークフローを構築する

現代の急成長企業やエンタープライズサプライチェーンチームは、問題を検出するのに十分なデータを持っていますが、すべての混乱を手動で調査する時間がありません。サプライヤーの遅延は、プランナーが購入注文、在庫、顧客コミットメント、契約ルール、物流オプション、承認ポリシーを確認してから次の行動を決定する必要がある場合があります。ダッシュボードは何が起こっているかを把握するのに役立ちますが、より難しいのは、そのシグナルを信頼性のある意思決定ワークフローに変換し、次に何をすべきかを推奨し、その推奨の背後にある証拠を示すことです。

この記事では、Amazon Quick をビジネスユーザーのための専門エージェントワークフローのフロントドアとして活用し、NVIDIA NeMo Agent Toolkit を使用してサプライチェーンリスクの例を構築し、プランナーが Amazon Quick ダッシュボードと知識コンテキストからガイド付きの緩和策推奨に移行できるようにする方法を示します。

ソリューションの概要

この課題に対処するために、Amazon Quick と NVIDIA NeMo Agent Toolkit を組み合わせます。Amazon Quick は、構造化データとエンタープライズ知識のための単一の会話型ワークスペースをビジネスユーザーに提供します。知識ソースには、Amazon S3、Google Drive、Microsoft SharePoint、Atlassian Confluence、内部ウェブコンテンツを含めることができます。そのワークスペースでは、ユーザーは 100 以上の事前構築済みアクションコネクタに接続して、Microsoft Outlook、Slack、Jira、Asana などのサードパーティシステムでアクションを実行できます。また、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を介して公開されたエージェントワークフローを呼び出すこともできます。NVIDIA NeMo Agent Toolkit は、エージェントワークフローを接続、評価、プロファイリング、最適化するためのオープンソースでフレームワークに依存しないライブラリであり、LangChain、LlamaIndex、CrewAI、Microsoft Semantic Kernel、Google ADK、カスタム Python エージェントなどの人気フレームワークと連携します。

このソリューションでは、サプライチェーンアナリストが Amazon Quick チャットエージェントを使用して、Amazon Quick Sight NeMo Agent Toolkit ワークフローを介して問題を診断します。このワークフローは混乱を調査し、サプライチェーンツールを呼び出し、推奨を検証し、ランク付けされた緩和計画をプランナーに返します。

アーキテクチャの概要

このアーキテクチャでは、Amazon Quick がビジネスユーザーインターフェース、ダッシュボードコンテキスト、知識アクセス、アクショントリガーを提供します。Amazon Bedrock AgentCore は MCP ゲートウェイとランタイムホスティングパスを提供します。NeMo Agent Toolkit はバックエンドのエージェントワークフローを担当します：ツールの登録、サプライチェーン調査の調整、実行トレースのキャプチャ、および評価とプロファイリングのサポートにより、開発者は本番前にワークフローを改善できます。

ソリューションには 2 つのユーザーパターンがあります。まず、アナリストは Amazon Quick がダッシュボードと Amazon S3 知識ソースから回答できる診断質問を行います。次に、アナリストが次の行動を尋ねると、Amazon Quick は NeMo バッキングの MCP アクションを呼び出します。

実装手順

付属のリポジトリには、AWS CloudFormation テンプレート、デプロイスクリプト、サンプルデータ、NeMo Agent Toolkit ワークフロープラグイン、Quick セットアップノートが含まれています。前提条件には、AWS アカウント、AWS CLI v2、Python 3.11+（オプションのローカル NeMo 検証用）、適切な IAM 権限が必要です。

ステップ 1：リポジトリをクローン ステップ 2：AWS に認証 ステップ 3：サンプルソリューションをデプロイ

デプロイスクリプトは次のタスクを実行します：ベース CloudFormation スタックをデプロイ；サンプルデータセットと知識ドキュメントを Amazon S3 にアップロード；AWS CodeBuild を使用して NeMo バックエンドコンテナイメージをビルドし Amazon ECR にプッシュ；CloudFormation スタックを更新して Amazon Bedrock AgentCore Runtime をデプロイ；Amazon Bedrock AgentCore Gateway MCP Lambda ターゲットを作成；手動 Amazon Quick セットアップ値を outputs/quick-setup.txt に書き込みます。

NeMo Agent Toolkit ワークフロー内で実行される内容

NeMo Agent Toolkit ワークフローは Amazon Bedrock AgentCore Runtime コンテナ内で実行されます。Amazon Quick は Amazon Bedrock AgentCore Gateway を介して MCP アクションを呼び出します。ゲートウェイは Lambda ターゲットアダプターを呼び出し、アダプターはランタイムエンドポイントを呼び出します。コンテナ内で、FastAPI が /invocations リクエストを受信し、NeMo Agent Toolkit ワークフローをロードします。supply_chain_risk_orchestrator は次の登録関数を 1 つのワークフローにまとめ、証拠、トレース、レイテンシー、評価メタデータを含むランク付けされた緩和計画を返します：po_risk_tool（遅延購入注文と影響を受ける SKU を検索）、inventory_exposure_tool（供給日数と在庫切れリスクを計算）、customer_impact_tool（制約された SKU を顧客注文、収益、優先順位、SLA エクスポージャーにマッピング）、contract_policy_tool（契約、調達、運賃承認、代替ルールを確認）、logistics_options_tool（緊急配送、転送、代替サプライヤーオプションを検索）、mitigation_recommendation_tool（緩和オプションをランク付けし、クリティックチェックを返す）。

NeMo Agent Toolkit ワークフロー設定は YAML で定義され、ワークフローを明示的でテスト可能にします。本番環境では、サンプル CSV バッキング関数を Amazon Athena クエリ、RDS クエリ、ERP API、WMS/TMS API、またはその他の MCP ツールなどの管理データツールに置き換えます。

ステップ 4：出力を確認 ステップ 5：Amazon Quick Sight ダッシュボードを作成 ステップ 6：Amazon Quick 知識統合を作成 ステップ 7：Amazon Quick Chat エージェントを作成し MCP アクションを接続

クリーンアップ

継続的な費用を回避するには、CloudFormation スタック、Amazon Quick リソース、S3 バケットを削除します。