Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon Machine Learning

Motorway が Strands と AgentCore で構築した AI エージェント評価パイプラインの紹介

AI エージェントは流暢に答えますが、それが確実に正しく動くとどう証明すればよいのでしょうか。本記事では、英国の中古車マーケットプレイス Motorway と AWS が構築した、エンドツーエンドのエージェント評価パイプラインを紹介します。Strands Agents SDK と Amazon Bedrock AgentCore を組み合わせ、ツールの使い方・推論・出力品質を 3 層で評価し、誤った結果を 8 件に 1 件から 50 件に 1 件へ削減した手法を、デプロイのゲートや本番監視まで含めて解説します。

エージェンティックエンタープライズを AWS for SAP MCP Server on Amazon Bedrock AgentCore で実現

AWS for SAP MCP Server は、SAP ERP のビジネスデータとビジネスプロセスをファーストクラスの MCP ツールへと変換します。Amazon Quick、Strands SDK、SAP Joule Studio でエージェントを構築する場合でも、A2A を使用してマルチエージェントワークフローをオーケストレーションする場合でも、AWS for SAP MCP Server を使えば、エージェントはすぐにライブの SAP データを検出して操作できるようになります。AWS はこの MCP サーバーをコンテナイメージとして無償で提供しており、MCP サーバーを大規模にホスティングするためのフルマネージドサービスである Amazon Bedrock AgentCore Runtime にデプロイできます。Amazon Bedrock AgentCore Runtime は、セッションの分離、SAP リソースへのプライベート接続、そして Amazon Bedrock AgentCore Identity による安全なインバウンドおよびアウトバウンドの認可を担うため、お客様はインフラストラクチャの管理ではなくエージェントの構築に集中できます。

Outpost VFX が ビジュアルエフェクト向けに AI モデルのトレーニングを AWS で加速した方法

本記事では、Outpost VFX が AWS インフラを活用してトレーニング速度を 8 倍に向上させ、顔置換ワークフローを刷新した方法、単一 GPU の限界を克服するために実装した技術アーキテクチャ、そして AWS マルチ GPU トレーニングで得られた具体的な成果について紹介します。

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