仕組みの詳細

Strands AgentsとAmazon Bedrock AgentCoreを活用したマルチエージェントシステムは、4つの専門エージェントで構成されるパイプラインを実現します。それぞれのエージェントは特定の役割を持ち、Amazon Bedrock AgentCoreのサービス（Runtime、Gateway、Memory、Observability）と連携します。

  • Trend Research Agent: ソーシャルメディアやGitHubなどのデータソースからトレンドを発見。
  • Analysis Agent: 複数ソースの信号を統合し、クロスソースパターンを検出。
  • Email Generation Agent: プロスペクトのスコアリング結果に基づき、パーソナライズされたメールを生成。

このアーキテクチャでは、各エージェントが独自のツールと出力検証を実施し、全体の信頼性を確保します。（出典: aws.amazon.com）

ビデオ処理ワークフローの構築

MetaのLlama 4モデルとAmazon Bedrockを活用したマルチエージェントビデオ処理ワークフローでは、以下のステップが実装されています。

  1. フレームの抽出: ビデオのフレームがAmazon S3に保存されます。
  2. 視覚分析: visual_analysis_agentがS3フォルダ内のフレームをリストし、Llama 4のマルチモーダル機能で画像を処理。
  3. 分析結果の出力: 処理結果はJSONファイルとしてS3にアップロードされ、後続のエージェントで利用されます。

Llama 4の広範なコンテキスト窓とマルチモーダル能力により、動画の詳細な理解が可能になります。（出典: aws.amazon.com）

移行手順と設定

マルチエージェントシステムを構築するには、以下の準備が必要です。

  1. リポジトリのクローン: 
    git clone https://github.com/aws-samples/sample-multi-agent-social-intelligence-strands-agentcore
  2. 依存関係のインストール: 
    uv sync
  3. インフラストラクチャのデプロイ: 
    cd infra && cdk deploy --all

この手順により、AWS CDKを用いて必要なリソースを自動的に構築できます。設定ファイルや環境変数の調整が必要な場合、README.mdに詳細が記載されています。（出典: aws.amazon.com）

まとめ

  • Strands Agents SDKとLlama 4を組み合わせて、マルチエージェントビデオ分析ワークフローを構築できる。
  • Amazon S3に保存されたフレームをLlama 4で処理し、JSON形式で分析結果を出力する。
  • AWS CDKを活用して、インフラストラクチャを自動デプロイ可能。
  • 公式ドキュメントに記載された設定手順を実行することで、プロダクション環境への移行が可能。
  • 複数のエージェントを連携させることで、プロスペクトのスコアリングやパーソナライズドメール生成が自動化される。