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AWS Machine Learning Blog·2026年5月27日 02:41

Amazon Bedrock AgentCore を用いた AWS 上の高スケーラブルなサーバーレス LangGraph マルチエージェントシステムの構築

#マルチエージェントシステム#サーバーレス AI#LangGraph#Amazon Bedrock AgentCore#LLM オーケストレーション
TL;DR

AWS は、LangGraph をオーケストレーターとして活用し、Lambda や Step Functions と組み合わせたサーバーレス基盤上で、Amazon Bedrock AgentCore のメモリと可視化機能を統合したスケーラブルなマルチエージェントシステム構築手法を提案している。

AI深層分析2026年5月26日 19:46
4
重要/ 5段階
関連性
新規性
影響度
信頼性

AWS は、LangGraph をオーケストレーターとして活用し、Lambda や Step Functions と組み合わせたサーバーレス基盤上で、Amazon Bedrock AgentCore のメモリと可視化機能を統合したスケーラブルなマルチエージェントシステム構築手法を提案している。

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生成 AI は、実験的なプロトタイプから、本番環境において大規模かつ現実的なパフォーマンス制約下でも確実に動作することが求められるシステムへと急速に進化しました。組織がデモや概念実証の段階を超えて進むにつれ、推論レイテンシ、スケーラビリティ、状態管理、運用上の可視性に関連する課題に直面する機会が増えています。今日、高性能な AI エージェントを構築するには、強力なモデルを持つだけでなく、一貫したパフォーマンスを提供し、対話間で文脈を維持し、本番環境におけるエージェントの推論や振る舞いについて深い可視性を提供できる実装が求められます。 本稿では、オーケストレーターとして [LangGraph Agents](https://www.langchain.com/langgraph) を使用し、[Amazon Bedrock AgentCore Memory](https://aws.amazon.com/bedrock/agentcore/) および [Amazon Bedrock AgentCore Observability](https://aws.amazon.com/bedrock/agentcore/) と統合することで、AWS 上で非常にスケーラブルでサーバーレスなマルチエージェント生成 AI システムを構築するためのソリューションを提供します。 スケーラブルなサーバ

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