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スケーリング可能な AI エージェントの構築: スタートアップエージェントアーキテクチャの実用的なライフサイクル

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Build AI agents that scale

ほとんどのスタートアップはエージェントを過剰に構築しています。ユーザー数が 100 人になる前は、マルチエージェントオーケストレーション、メモリグラフ、ランタイム、ポリシーエンジンに直接移行します。エージェントはプラットフォームとして始まるのではなく、製品の機能として始まります。顧客の成長に合わせたライフサイクルの観点からエージェント開発を考えると、アーキテクチャは明らかになります。そして、それは通常、エコシステムのノイズが示唆するよりも単純です。

過度なアーキテクチャ設計を早期に行いすぎることなくエージェントを構築する実践的な成熟度モデルを次に示します。

一目でわかるエージェントライフサイクル

The agent lifecycle at a glance

ステージ 0: 「これでもうまくいくのか?」

0～10 人のお客様 | プレ PMF

この段階では、エージェントシステムを構築しているのではなく、単一の結果に焦点を当てた単一のエージェントを構築しています。通常、使用するツールはわずか数個で、ステートレスな実行で実行されます。その核となるのは、ツール呼び出しを伴う推論ループです。

アーキテクチャ

ユーザー → API ゲートウェイ → コンピューティング (AWS Lambda) → LLM (Amazon Bedrock) → ツール → レスポンス

永続的なアイデンティティ、長期記憶、オーケストレーションエンジンはありません。

推奨スタック

モデル

組み込みの評価ツールを使用して、モデル間のパフォーマンス、コスト、精度を比較できます。また、進化に合わせてモデルを柔軟に切り替えることができます。

実行

ストレージ (必要な場合)

フレームワーク

  • 未処理の SDK コール
  • Light Strands Agents SDK (推論ループとツールオーケストレーション用のオープンソースエージェント SDK) または構造化されたツール処理のための LangChain

ここでは、マルチエージェントのフレームワークとランタイムは避けてください。

目標: 推論ループが真の価値をもたらすことを検証すること。

ステージ 1: 「慣れてきた」

10～500 人のお客様 | アーリートラクション

実際の使用が始まると、新しい要件が浮かび上がってきます。ユーザーはセッションの継続性を期待し、エッジケースはすぐに表面化し、プロンプトは壊れやすく、システムは同時使用を処理する必要があります。プライマリエージェントは 1 つしかないと思われますが、今は構造化が必要です。

では、何を変える必要があるのでしょうか? まず、セッションメモリ、構造化された出力、より明確なツール抽象化を導入する必要があります。ガードレールと基本的なオブザーバビリティも、実際の使用環境でシステムを理解し安定させるうえで重要になります。

推奨スタック

実行

状態

  • DynamoDB (セッションパーシステンス)
  • アマゾン S3 (アーティファクト)
  • Amazon S3 Vectors のようなベクトルデータベース (取得がコアの場合のみ)

フレームワーク

  • Strands Agents SDK (クリーンな推論構造)
  • LangChain (ツール構成)
  • LlamaIndex (検索が多いユースケース)

オブザーバビリティ

依然としてスウォーム (群れ的アプローチ) は避けること。ここにあるほとんどの製品は、規律ある単一の推論ループから恩恵を受けています。

目標: 実際のユーザー負荷下での信頼性

ステージ 2: 「仕組みとして確立された」

500～5,000 人の顧客 | スケーリングコンプレックス

第 2 段階で、システムは実際のインフラストラクチャのように動作し始めます。並行セッション、長時間実行されるワークフロー、および非同期実行を扱っています。今やアウトプットはビジネスに不可欠なものになり、コストはますます敏感になり、企業顧客は深刻な疑問を持ち始めています。これが最初の本当の変曲点です。

この段階で効果的に運用するには、耐久性のあるワークフロー、テナントとセッションの明確な分離、バージョン管理されたプロンプトとツール、およびシステムを継続的にテストおよび改善するための評価パイプラインが必要です。

分離: 実際に必要なもの

この段階では、分離はオプションではありません。しかし、分離には次のような層があります。

1. データ分離 (必須)

これはテーブルステークスです。

2. 実行分離 (多くの場合必須)

  • テナントごとの同時実行数の制限
  • プレミアムテナント用の個別のワーカープール
  • レート制限とサーキットブレーカー
  • 大規模な顧客向けに AWS アカウントを分けることも検討

これにより、ノイジーネイバーからの影響を防ぎます。

3. ランタイムレベルの分離 (必須な場合もあります)

  • 強力なサンドボックス
  • 一元的なポリシーの実施
  • 標準化された監査管理
  • 実行層のテナンシー境界をクリア

ここでマネージドエージェントランタイムが活躍します。

デフォルトアーキテクチャパス

ステージ 2 のほとんどのスタートアップ企業の場合:

ワークフロー

実行

  • ここでは Amazon EKS が一般的になります
  • よりシンプルなモデルのための Amazon ECS

フレームワーク

  • 構造化推論のための Strands Agents SDK
  • 明示的な制御フローのための LangGraph
  • CrewAI (実際のマルチエージェント専門化が必要な場合のみ)

ワークフロープリミティブは柔軟性があります。製品ロジックの反復処理を迅速に行えると同時に、永続的な実行と再試行が可能になります。

ステージ 2 でエージェントコアを採用するタイミング

Amazon Bedrock AgentCore は、AI エージェントをすばやく、安全に、大規模に構築、運用するためのエージェントプラットフォームです。安全なツールアクセス、メモリ、ポリシー適用、運用監視などのランタイムサービスを提供するので、チームは独自のインフラストラクチャ層を構築しなくてもエージェントのパフォーマンスに集中できます。

次のうち 2 つ以上に当てはまる場合は、早めに AgentCore に移動してください。

  • エンタープライズ案件で分離保証が成否を左右する
  • セキュリティレビューにおいて、正式な監査体制やテナンシーモデルの提示が求められている
  • ポリシー適用や分離の仕組みを個別に手作業で構築している
  • 複数のエージェント/製品が共通のランタイム基盤を必要としている
  • 高い同時実行性に対応するため、標準化された実行制御を必要としている

経験則:

  • 製品を形作るときにワークフロープリミティブを使用
  • 運用を標準化する場合は AgentCore を使用

目標: 適切に分離された信頼性の高いインフラストラクチャ

ステージ 3: 「エージェントプラットフォームを実行している」

5,000 人以上の顧客 | エンタープライズエクスポージャー

ステージ 3 までには、もはやエージェントを構築しなくなり、多数のテナントにわたって多数のエージェントを運用することになります。コンプライアンス要件、コストアトリビューション、サービスレベル契約

(SLA) に関する期待値が、システムの一部として組み込まれます。そして、ランタイムレベルでの分離は、合理的なアーキテクチャ上の選択肢となります。

推奨スタック

エージェントランタイム

Security

  • AWS IAM スコープ付きツール権限
  • 強固なテナント境界
  • 仮想プライベートクラウド (VPC) セグメンテーション

ガバナンス

  • テナントあたりのコストアトリビューション
  • 監査ログ記録
  • 一元的なポリシーの実施

機能からプラットフォームへと段階的に移行しました。

AWS とフレームワーク: 境界をクリーンに保つ

AWS の使用目的:

  • 耐久性に優れた実行
  • 分離
  • ID
  • オブザーバビリティ
  • ガバナンス

フレームワーク (Strands Agents SDK、LangChain、LangGraph、CrewAI) を使用して以下を行います。

  • 構造化推論
  • ツール構成
  • 計画/実行パターン

インフラストラクチャの問題はクラウドプリミティブに属し、推論問題はエージェントフレームワークに属します。これらの層を混在させると、不必要な複雑さが生じることがよくあります。

AI とエージェントのワークフローを構築するために設計された AWS ツールの詳細については、AWS re:Invent 2025 で Matt Garman による記事 が (Amazon Q Developer について紹介したもの) をご覧ください。Amazon Q は開発者向けの AI エージェントプラットフォームで、独自のアプリケーションをより迅速に構築してデプロイするのに役立ちます。

中核原理

エージェントプラットフォームを構築しないでください。プラットフォームになる権利を獲得できるエージェントを構築しましょう。分離、オーケストレーション、ガバナンスは、アーキテクチャの野心ではなく、顧客の成長によって強制されるべきです。エージェントは、内部に推論ループがある分散システムです。現実が要求する場合にのみ、複雑さを加える。

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