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コース概要
AgentCoreおよびエージェント型AIの概要説明
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企業におけるエージェント型AIの役割と重要性
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AgentCoreの主要コンポーネントについて解説
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AWS Bedrock全体環境におけるAgentCoreの位置付け
AgentCore RuntimeとGatewayの基本機能
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AgentCore Runtimeの初期設定手順
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Gatewayを用いた安全なAPI統合手法
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サンプルエージェントを実際に展開する演習内容
メモリ機能とステートフル型エージェントの構築方法
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永続的なコンテキスト情報を実装する手法
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長時間稼働が求められるエージェントワークフローの設計アプローチ
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セッションベースのメモリ機能を有効化する実践演習
認証・権限設定およびセキュリティ対策について
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AIエージェントに対して役割ベースのアクセス制御を実施する方法
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企業環境におけるID連携および統合対応について
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AIエージェント用権限設定手順に関する演習内容
可観測性とシステムモニタリングの実践方法
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AgentCoreを用いたログ取得およびトレーシング処理手法
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利用状況やパフォーマンス計測用指標について説明
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可観測性関連のダッシュボードを実装する演習内容
マルチエージェントシステムの規模拡大および調整手法
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多数のAIエージェントが連携する際の設計パターンについて解説
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パフォーマンス向上や高信頼性を実現する最適化手法
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専門化した各種エージェント間の調整・連携を実践演習で学ぶ
ガバナンスおよびコンプライアンス要件への対応方法
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監査が容易となるよう運用設定を行う実務的アプローチと大規模展開のポイント
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AWS環境でサポートされるコンプライアンス関連要件について説明
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規制が厳しい業界向けベストプラクティスに関する内容
まとめおよび今後の取り組み案の提示
要求
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クラウドベースのAI/MLサービスに関する知識
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AWS環境で利用される各種ツールや機能の実務経験
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企業レベルでのセキュリティおよび可観測性の考え方に関する理解
対象者
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AI/MLエンジニア
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DevOpsリーダー
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ソリューションアーキテクト
14 時間