見込み客の痕跡は複数のソースに散らばっています。創業者がr/SaaSで「Xには何を使うべき？」と尋ねる一方、自社製品がHacker Newsでローンチされます。Stack Overflowの質問が急増します。GitHubリポジトリが2,400スターを超えます。それぞれのシグナルは単独ではノイズですが、ソース間で相関させると、購入準備ができた見込み客が明らかになります。Strands AgentsとAmazon Bedrock AgentCoreで構築されたマルチエージェントシステムは、このソーシャルインテリジェンスを大規模に自動化できます。
Thrad.aiはAIの広告インフラを構築しており、LLMに有料広告を導入しています。彼らのプラットフォームはチャットインターフェースが広告で収益化し、ブランドがその中で広告を出稿することを可能にします。彼らは特にシグナルが豊富なこの問題に直面していました。このパターンを手動で追跡するのはスケールせず、一般的なアウトリーチではメールを開く価値を持たせるコンテキストが不足します。Thrad.aiの営業チームは、1通のアウトリーチメールを作成する前に、6つのソースにわたって各リードを30〜45分かけて調査していました。
単一のAIエージェントではこの問題を解決できません。シグナルの多様性が広すぎ、ソースAPIが多様すぎ、分析が微妙すぎて1つのモデルではうまく処理できません。マルチエージェントオーケストレーションでは、各ソースを専門エージェントに割り当て、専用の分析エージェントを通じて結果を融合し、クロスソースパターンを発見します。
本記事では、Thrad.aiがStrands AgentsとAmazon Bedrock AgentCoreを使用してマルチエージェントシステムを展開し、見込み客の発見からパーソナライズされたメール生成までのパイプラインを自動化した方法を示します。記事では2つのオーケストレーションパターン（SwarmとGraph）を比較し、レイテンシ、コスト、メール品質の対決ベンチマークを提供します。また、システムが重み付け基準、意図分類、時間減衰を使用して見込み客をスコアリングする方法、および本番展開のためのガバナンス制御についても学びます。
これらのパターンは、競合インテリジェンス、候補者ソーシング、市場調査にも適用できます。付属のリポジトリがフォローアップを支援します。
ソリューション概要
図1に示すアーキテクチャにより、生のソーシャルシグナルを自動的にパーソナライズされたアウトリーチに変換できます。4つの専門エージェントが発見、エンリッチメント、スコアリング、メール生成を処理し、それぞれが独自のツールと厳格な出力検証を持ちます。
- トレンドリサーチエージェント：ホットなローンチや購入意図シグナルを発見。ツール：Hacker News、YouTube、dev.to、ProductHunt、Reddit、Stack Overflow API。
- 検索スペシャリストエージェント：Wikipedia、GitHub、Lobste.rs、Stack Overflow APIで見込み客プロファイルをエンリッチメント。
- 分析エージェント：見込み客とトレンドのペアを0-100でスコアリング。スコアリングエンジンとICPマッチャーを使用。
- メール生成エージェント：パーソナライズされたアウトリーチメールを作成。ブランド知識検索とリードストレージを使用。
2つのエージェントが並行してデータ収集を開始します。トレンドリサーチエージェントは6つのソースをクエリし、検索スペシャリストエージェントは同時に各見込み客をエンリッチメントします。両方が完了した後、分析エージェントがAmazon Bedrock上のClaude Sonnet 4.6を使用して各見込み客-トレンドペアをスコアリングします。高スコアの見込み客はメール生成エージェントに流れ、特定のトレンドに関連したパーソナライズされたメールを作成し、ブランドガイドラインに照らして各ドラフトを検証します。
各エージェントは1つの責任、1つのツールセット、1つのPydantic検証済み出力コントラクトを持ちます。エージェントが間違った形状のデータを返した場合、次のエージェントがそれを見る前にシステムがキャッチします。
スコアリングはシグナルの三角検証に依存します。見込み客は少なくとも2つの独立したソースからの相関証拠を必要とします。トレンドリサーチエージェントは最初にcheck_existing_leadsを呼び出して、すでにパイプラインにある見込み客をスキップします。Hacker Newsでトレンドになっているが、Redditの議論、Stack Overflowのアクティビティ、GitHubのスターがない投稿は、プロモーションの可能性が高く、システムは分析前にフィルタリングします。
分析エージェントは5つの重み付け基準を適用します：トピックアライメント（25%）、タイミング関連性（20%）、エンゲージメントポテンシャル（20%）、意図シグナル（20%）、データ品質（15%）。理想的な顧客プロファイル（ICP）マッチングは、オープンソースの存在とB2Bフォーカスを持つ開発者ツールに最大10ポイントのボーナスを追加します。時間減衰はスコアをシャープにします：24時間未満のシグナルは1.5倍の重み、7日を超えるシグナルは0.5倍の重み。
Strandsオーケストレーション：Swarm vs. Graph
ここが中心的な設計判断です：4つのエージェントはどのように調整するか？Strands Agentsは2つのオーケストレーションパターンを提供します。Thrad.aiは両方を構築し、同じ50見込み客のワークロードに対して比較しました。
Swarm：自律的な引き継ぎ
Swarmオーケストレーションでは、エージェントはhandoff_to_agentツールを使用して動的に制御を渡します。トレンドリサーチエージェントが見込み客を発見し、検索スペシャリストに引き継いでエンリッチメントを行い、検索スペシャリストは分析に渡してスコアリングします。データが少ない場合、分析はトレンドリサーチに戻してさらにコンテキストを要求できます。エージェントは共通のワーキングメモリを共有します。Swarmエージェントは自己組織化されたピアとして動作し、各エージェントがいつ専門家に引き継ぐかを決定します。この双方向の引き継ぎにより、エージェントは必要なときに追加コンテキストを要求できます。
Swarmは、見込み客の複雑さが変動し、エージェントが初期段階に再関与する恩恵を受ける場合に最適です。ただし、実行パスは予測しにくく、引き継ぎ推論のオーバーヘッドによりトークン消費が高くなります。
Graph：構造化ワークフロー
Graphオーケストレーションでは、エージェントは固定された有向ワークフローに従います。トレンドリサーチと検索スペシャリストはエントリポイントとして並行して実行されます。分析は両方が完了するのを待ってから実行されます。条件付きエッジがメール生成をゲートし、見込み客のスコアが60以上の場合のみ実行されます。Graphパターンはエージェントを明示的な一方向エッジで固定ワークフローに配線します。トレンドリサーチと検索スペシャリストは並行して実行され、データ収集時間を半分に削減します。分析は両方が完了するのを待ちます。メールはスコアが60以上の場合のみ実行され、ポリシーゲートとして機能します。
Graphは、ワークフローが反復可能で監査可能性が重要な場合に優れています。毎回同じパスをたどるため、同じ入力を再生することで障害を再現できます。制限は、明示的なフィードバックエッジを追加しない限り、動的にループバックできないことです。
対決結果
両方のパターンは50のHacker News見込み客に対して3回実行されました。2人のレビュアーがメールの関連性を1〜10のルーブリック（特異性、トーン、正確性）で評価しました。
- Swarm：平均レイテンシ45秒、P95レイテンシ78秒、平均トークン数約12,000、メール関連性8.2、見込み客あたりコスト約$0.08。
- Graph：平均レイテンシ32秒、P95レイテンシ38秒、平均トークン数約8,500、メール関連性7.6、見込み客あたりコスト約$0.06。
ビジネスインパクト：1,000見込み客のバッチでは、GraphはSwarmと比較して約3.6時間の処理時間と$20のトークンコストを節約します。Swarmはより高品質なメールを生成しました（8.2 vs. 7.6）。これは、エージェントがデータが少ないときにループバックしてより多くのコンテキストを取得するためです。一方、Graphは見込み客あたり25%低コストで、より安定したレイテンシを提供します。Thrad.aiは夜間のバッチ処理にはGraphを、高価値見込み客の週次ディープダイブにはSwarmを選択しました。
Amazon Bedrock AgentCoreへのデプロイ
本番ワークロードには、ローカルプロトタイピングを超えるセッション分離、キャパシティ管理、可観測性が必要です。Amazon Bedrock AgentCoreはこれらをマネージドサービスとして処理します。CDKスタックは4つのサービスをデプロイします：Runtimeは分離されたマイクロVMでエージェントをホストし、IAM認証とライフサイクル制御（15分のアイドルタイムアウト、最大8時間の有効期間）を提供します。Gatewayはマルチエージェントセッションのための単一モデルエンドポイントを提供します。Memoryは共有セッション状態を維持します。Observabilityはすべてのエージェントインタラクションとトークン使用量をキャプチャします。
デプロイ手順には、付属リポジトリのクローン、依存関係のインストール、インフラストラクチャのデプロイ（約60分、コスト約$3〜$5）が含まれます。注意：デプロイされたリソース（DynamoDBテーブル、Lambda関数、AgentCoreサービス）は実行中に料金が発生します。チュートリアル終了後にクリーンアップ手順を実行して、継続的なコストを回避してください。
結論
Strands AgentsのマルチエージェントオーケストレーションとAmazon Bedrock AgentCoreのマネージドサービスを組み合わせることで、エンタープライズグレードのソーシャルインテリジェンスパイプラインを構築できます。Swarmの柔軟性を選ぶか、Graphの信頼性を選ぶかにかかわらず、システムはシグナルの三角検証、時間減衰、ICPマッチングに基づいてノイズをフィルタリングし、最も関連性の高いリードのみを残します。これらのパターンは、競合インテリジェンス、候補者ソーシング、市場調査にも応用できます。