Amazon、サプライチェーン管理向けAIエージェント構築ガイドを公開
- •AmazonはAmazon QuickとNVIDIA NeMo Agent Toolkitを統合したサプライチェーン業務向けガイドを公開した。
- •ビジネスダッシュボードとバックエンドのAI緩和エージェントを連携させるため、Model Context Protocolを採用している。
- •開発者はAWS CloudFormationを用いてアーキテクチャを導入し、複雑なリスク診断のツール実行を自動化できる。
Amazonは、Amazon QuickとNVIDIA NeMo Agent Toolkitを活用した専門的なAIエージェントワークフロー構築のための技術ガイドを公開した。企業向けサプライチェーンチームを支援する設計となっており、Amazon Quickのビジネスユーザー向けダッシュボードと、混乱を調査し改善案を提示するバックエンドエージェントを接続する。システム間ではModel Context Protocol（MCP）を使用してフロントエンドのチャットインターフェースとバックエンドロジックを橋渡しし、アナリストがAmazon S3やSharePointといった構造化・非構造化データソースに対してクエリを実行可能にしている。
ソリューションアーキテクチャは、Amazon Bedrock AgentCoreを使用して実行環境をホストし、MCPゲートウェイを管理する。開発者は、ツールの登録や実行プロファイリング、パフォーマンス評価用フレームワークであるNVIDIA NeMo Agent Toolkitを用いてエージェントの挙動を定義する。ワークフローは登録済み関数、設定ファイル、ツール実行順序を管理するオーケストレーターの3層で構成される。これにより、購買発注ステータスの確認や在庫リスク、契約上の制約チェックといった複雑な調査を自動化できる。
デプロイには、コンテナイメージを格納するAmazon ECRやAWS CodeBuildを含むインフラを構築するAWS CloudFormationテンプレートを使用する。ガイドでは、リポジトリの複製からAmazon Quick Sightダッシュボードの設定、MCPアクションの登録に至る7ステップの実装手順が示されている。導入後、アナリストは統合されたチャットエージェントを通じて、順位付けされた緩和策やメタデータ、レイテンシの指標を確認できる。開発者向けドキュメントでは、本デモ環境はテスト用に未認証エンドポイントを使用しており、本番環境ではCUSTOM_JWTなどの認可実装が必要であると注意を促している。