AWS、AIエージェントの最適化を自動化するAgentCore Loopを発表
- •AWSがAIエージェントの性能監視と調整を自動化するAgentCore Optimizationを公開した。
- •プロダクショントレースの分析、バッチ評価、自動A/Bテストといった新機能を搭載。
- •手動によるプロンプト修正をデータ駆動型の継続的改善サイクルへと転換させる。
AIエージェントの管理は「一度設定すれば完了」という類のものではない。モデルの進化やユーザー行動の変化に伴い、エージェントの品質は時間とともに低下し、その原因の特定も困難になる場合が多い。これまで開発チームは、ログを確認し、推測に基づいてプロンプトを調整するという、場当たり的で反応的な修正に頼らざるを得なかった。
AWSが提供するAgentCore Optimizationは、このようなワークフローを根本から変えるべく設計された。本ツールセットは、プロダクション環境におけるAIエージェントの「観察・評価・改善」のサイクルを自動化する役割を果たす。開発者は手作業でのデバッグから解放され、より高次元の監視役へと役割をシフトできるのである。
このプラットフォームの中核は、エージェント管理を単発のプロジェクトではなく、継続的なフィードバックループとして捉える点にある。システムはモデルの呼び出しやツール実行の記録であるプロダクショントレースを活用し、最適化の提案を自動生成する。これにより、プロンプトの不具合やツール選択の誤りを開発者が特定する手間が大幅に削減される。
検証プロセスにおいても、二つの主要な手法が導入された。バッチ評価では、特定のシナリオデータに対して提案された変更をテストし、実ユーザーに影響を与える前に性能を維持・向上できるかを確認する。さらに、AgentCore Gatewayを用いたA/Bテストにより、トラフィックを現行版と候補版に分割し、現実の環境で統計的な有意性をもって性能測定が可能となった。
このアプローチは、証拠に基づく厳格なエージェント開発への移行を象徴している。エージェント構成を不変のバンドルとして扱うことで、改善のバージョン管理が確実かつ容易になる。長期的には、システムがより多くのデータを蓄積し、より賢明な推奨を自動で行う「フライホイール（弾み車）」のような改善サイクルが実現されるだろう。