Amazon Bedrock AgentCore Web Search: エージェントを台無しにする7つの間違い
あなたのAIエージェントはハルシネーション（幻覚）を起こしているわけではありません。単に古い事実を述べているだけなのです。
多くのチームは、デモでは動作するものの、本番環境では失敗するエージェントを構築してしまいます。それらは、古くなった学習データや、プライベートデータを漏洩させる可能性のあるサードパーティの検索APIに依存しているからです。
Amazon Bedrock AgentCore Web Searchは、ウェブ検索の取得プロセスをAWSの境界内に留めることで、この問題を解決します。これは単なるツールではなく、インフラストラクチャです。
エージェントの正確性と安全性を維持するために、以下の7つのデプロイメント上の間違いを避けましょう：
- ベクトルデータベースの代替 ウェブ検索ではプライベートなデータを見つけることはできません。見つけられるのは公開情報のみです。内部知識にはベクトルデータベースを使用し、リアルタイムのニュースにはAgentCoreを使用してください。
- 静的なソース選択 すべてのクエリに対してウェブ検索を有効にしないでください。これはコストの無駄であり、レイテンシ（遅延）の原因にもなります。Claude Haikuのような軽量な分類器を使用してクエリをルーティングしましょう。最新のデータが必要な場合にのみ、ウェブを呼び出すようにします。
- 緩すぎるIAM権限 「マネージド」であることが「安全」であることを意味するわけではありません。ワイルドカード権限を使用しないでください。コストの暴走を防ぐために、IAMロールの範囲を特定のagent ARNに限定してください。
- ソースの権威性の無視 ウェブ検索では、公式文書の代わりにランダムなブログを見つけてしまうことがあります。Bedrock Guardrailsを使用してドメインのホワイトリストを作成しましょう。エージェントに必ず引用（citation）を提示させるように設定してください。
- 逐次的な取得 ウェブ検索は800msから1.4秒のレイテンシを追加します。推論を行う前に検索の完了を待ってしまうと、エージェントの動作が遅く感じられます。非同期（async）パターンを使用して、データを並列に取得しましょう。
- ドリフトの監視不足 世界が変化するにつれて、正確性は低下します。CloudWatchで取得ソースと引用ドメインを追跡してください。顧客が気づく前に品質低下を察知できるよう、月に一度はモデルのテストを行いましょう。
- 無制限の検索ループ マルチエージェントのループによって、終わりのないウェブ呼び出しが発生する可能性があります。あるスタートアップ企業は、これが原因で1ヶ月に11,000ドルを費やしてしまいました。Lambdaの予算設定を使用して、セッションごとのウェブ呼び出し回数に厳格な制限を設けてください。
目指すべきは、以下のハイブリッドスタックです： • Intent Classifier • Internal Vector DB • AgentCore Web Search • Bedrock Guardrails • Drift Monitoring
デモのためだけでなく、運用開始から6ヶ月後を見据えて構築しましょう。
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