Amazon Bedrock AgentCore Web Search: 本番環境構築ガイド
あなたのAIエージェントは、ユーザーに対して嘘をついている可能性があります。
これは、リリースした瞬間にその知識が古くなってしまうために起こります。静的なRAGパイプラインは急速に劣化します。企業では、デプロイから90日以内に精度が23%低下するという事例が見られます。
Amazon Bedrock AgentCore web searchがこの問題を解決します。これにより、エージェントは推論時にライブURLをクエリできるようになります。Lambda関数や、Tavily、SerpAPIのようなサードパーティのAPIキーは必要ありません。
本番環境に向けて知っておくべきこと：
- アーキテクチャ：モデルがツールを呼び出すタイミングを決定します。ライブのテキスト抜粋を取得し、それを推論ループに返します。
- セキュリティ：IAMを使用して検索範囲を制限します。信頼できるドメインの許可リスト（allowlist）を作成することで、エージェントが信頼できないソースにアクセスするのを防ぐことができます。
- パフォーマンス：往復のレイテンシは1.2〜2.8秒程度を見込んでください。これは事実確認（ファクトチェック）に使用すべきであり、1秒未満のレスポンスが求められるチャットには向きません。
- コスト戦略：まずClaude Haikuを使用してクエリを分類します。ライブデータが必要なクエリの場合のみ、Claude 3.5 Sonnetにルーティングします。これにより、セッションあたりのコストを35%から45%削減できます。
「知識の劣化の崖（Knowledge Decay Cliff）」は現実の問題です。金融や法務のような変化の速い分野では、静的なデータを使用し続けると、60日後には精度が崩壊します。
ベクトルデータベースを完全に置き換える必要はありません。ハイブリッドなアプローチを採用してください： • プライベートな内部知識にはベクトルRAGを使用する。 • 外部のリアルタイムな鮮度が必要な場合はAgentCore web searchを使用する。
このセットアップは、シングルターンの質疑応答において本番環境での利用が可能です。複雑なマルチホップ（multi-hop）リサーチが必要な場合は、実験的なものとして扱ってください。
古いデータに基づいたエージェント構築はやめましょう。現実の世界に対応できるものを作りましょう。
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi