アマゾン ウェブ サービス（AWS）は、Amazon Bedrock AgentCoreに新機能を導入し、開発者がより広範な知識と継続的な学習能力を備えたAIエージェントを構築できるようにしました。現在のAIモデルは非常に優れた推論能力を持っていますが、多くのエージェントはその潜在能力を十分に発揮できていません。その理由は、適切なコンテキストへのアクセスとフィードバックメカニズムが欠如しているためです。
新しいAgentCoreは、3層の知識統合によってこの問題を解決します。まず、マネージドナレッジベース（Managed Knowledge Base）により、エージェントはSharePoint、Google Drive、Confluence、Amazon S3などの組織内部の知識に直接アクセスでき、複雑なカスタムパイプラインを構築する必要はありません。その中核はエージェンティック検索（agentic retriever）であり、複雑なマルチパートクエリに対して計画を立て、関連概念を結び付け、再ランキングを行い、より包括的な回答を提供します。次に、Web Searchツールにより、エージェントはリアルタイムでインターネット情報を取得しつつ、データを顧客のセキュアなAWS環境内に保持します。Amazonの知識グラフを活用し、構造化エンティティデータや株式価格、スポーツスコアなどのリアルタイム情報を提供します。3つ目に、AgentCore決済機能とAWS WAF AIトラフィック収益化の組み合わせにより、エージェントは有料コンテンツ（金融データ、ライセンス研究など）にアクセスするための信頼できるチャネルを得ることができ、コンテンツプロバイダーはアクセスを制御し報酬を受け取ることができます。
エージェントが本番環境で継続的に改善されるよう、AgentCoreは最適化ループを導入しています。豊富な失敗インサイト、意図インサイト、軌跡インサイトにより、チームはサイレント障害（エージェントが正常に見えても実際にはアクションを実行していないなど）を迅速に発見し、ユーザーの真の意図や行動パターンを理解できます。これらのインサイトに基づき、Recommendations機能はプロンプトやツール説明の具体的な改善提案を行い、Batch Evaluationはテストデータセットで効果を評価し、A/Bテストは本番トラフィックを分割して新旧バージョンを比較し、改善が実際に有効であることを確認します。これらの機能は、AgentCoreランタイム、AWS Lambda、Amazon EKS、非AWS環境でも動作します。
さらに、AgentCoreはポリシー制御を強化し、Bedrock Guardrailsを統合しました。これはゲートウェイ層で各エージェントアクションを検査し、プロンプトインジェクション、有害コンテンツ、機密データ漏洩を防止します。これらのチェックはエージェントのコード外部で実行されるため、エージェントは認識できず、回避もできず、確定的なセキュリティ保護を提供します。
ソニーや富士ソフトなどの顧客はすでにこれらの新機能を活用しています。ソニーグループのMasahiro Oba上級ゼネラルマネージャーは、マネージドナレッジベースとWeb Searchにより、一貫したガバナンスモデルでエージェントに高度な検索とリアルタイムウェブグラウンディングを提供でき、AIによる働き方の変革を加速できると述べています。富士ソフトのKazumi Matsuda上級マネージャーは、最適化機能によりエージェントの改善が試行錯誤からデータ駆動型の継続的ループに変わったと評価しています。
これらの新機能は、開発者がより強力なエージェントを迅速に構築し、拡張可能なガバナンスと継続的改善メカニズムによって信頼性の高い運用を実現することを可能にします。