2026.08.15 SAT00:58 JSTAWS
SageMakerとAgentCoreでエージェント
- SageMaker AIのOpenAI互換エンドポイントとBedrock AgentCoreを組み合わせ。
- 役割ごとに最適なモデルを使うマルチエージェント例を解説。
- Strands Agents未対応のトークンレベル可観測性も示す。
目線
AWS上でマルチエージェントを組む開発者が、モデル使い分けと観測の実装パターンをすぐ試せる。
対象
SageMaker／Bedrock利用者・エージェント開発者
使える場面
- 専門エージェントごとのモデル割当ワークフロー構築
- SageMakerエンドポイントのトークンレベル観測追加
試すなら
ブログの構成を既存エージェントに当てはめ試作する
確認点
AWS固有サービス前提。料金・リージョンは利用中のアカウント設定を確認
背景
エージェント実装では役割ごとに適したモデルを使い分けたい需要がある。SageMakerのOpenAI互換とBedrock AgentCore runtimeを繋ぐパターンを公式が示した。
何が変わったか
- SageMaker AI上のOpenAI互換エンドポイントをAgentCoreから利用する構成
- 専門エージェントごとにモデルを割り当てるマルチエージェントワークフロー例
- Strands Agentsがデフォルトで計装しないSageMakerエンドポイント向けトークンレベル可観測性の取得方法
使える場面・影響
AWS環境でのエージェント設計時に、モデル選択の自由度とデバッグ用の観測を同時に取りやすくなる。
試す前に確認
- 対象リージョンとエンドポイント互換性
- 既存Strands／AgentCore構成との差分
一次ソース
- AWS Machine Learning Blogaws.amazon.com