AWSは、AIエージェントが自律的にWeb検索を行い情報を取得できるStrands Agents SDK用のExa検索統合機能をリリースした。この機能はstrands-agents-toolsパッケージを通じて提供され、ニュースや研究論文などのカテゴリを横断したセマンティック検索を行う「exa_search」と、指定URLから直接構造化テキストを抽出する「exa_get_contents」の2つの主要な機能を持つ。

検索ツールには、速度と品質を両立させる4つのモードが用意されている。リアルタイム処理向けの「Instant」（約200ミリ秒）から、「Fast」（約450ミリ秒）、「Auto」（約1秒）、そして包括的な調査を行う「Deep」（3〜6秒）が選択可能だ。Exaが返却するデータはLLMのコンテキストウィンドウに最適化された形式であるため、生のHTMLや広告を含む検索スニペットをクリーニングするオーバーヘッドを削減できる。

この仕組みにより、複雑な多段階エージェントワークフローの構築が可能になる。例えば、6段階のパイプラインを実行してターゲット検索、日付やソースタイプによるフィルタリング、最新コンテンツのクロールを行い、データを構造化された調査レポートとして統合するエージェントを作成できる。基盤となるモデルは、タスクに応じてこれらのツールを呼び出すタイミングや推論ループの管理を動的に判断する。

AWSは、AIエージェントが自律的にWeb検索を行い情報を取得できるStrands Agents SDK用のExa検索統合機能をリリースした。この機能はstrands-agents-toolsパッケージを通じて提供され、ニュースや研究論文などのカテゴリを横断したセマンティック検索を行う「exa_search」と、指定URLから直接構造化テキストを抽出する「exa_get_contents」の2つの主要な機能を持つ。

検索ツールには、速度と品質を両立させる4つのモードが用意されている。リアルタイム処理向けの「Instant」（約200ミリ秒）から、「Fast」（約450ミリ秒）、「Auto」（約1秒）、そして包括的な調査を行う「Deep」（3〜6秒）が選択可能だ。Exaが返却するデータはLLMのコンテキストウィンドウに最適化された形式であるため、生のHTMLや広告を含む検索スニペットをクリーニングするオーバーヘッドを削減できる。

この仕組みにより、複雑な多段階エージェントワークフローの構築が可能になる。例えば、6段階のパイプラインを実行してターゲット検索、日付やソースタイプによるフィルタリング、最新コンテンツのクロールを行い、データを構造化された調査レポートとして統合するエージェントを作成できる。基盤となるモデルは、タスクに応じてこれらのツールを呼び出すタイミングや推論ループの管理を動的に判断する。