SageMaker AIのモデルとMLflowでStrandsエージェントを構築する
Amazon AWS AI Blog / 2026/4/28
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要点
- この投稿では、Amazon SageMaker AIのエンドポイントにデプロイした基盤モデルを使い、Strands Agents SDKでAIエージェントを構築する方法を示します。
- SageMaker JumpStartから基盤モデルをデプロイし、それをStrands Agentsに統合してエージェント型のワークフローを作る手順が解説されています。
- SageMaker Serverless MLflowを用いて、エージェントのトレースによるプロダクション品質の可観測性を実現する方法を説明しています。
- 複数のモデルバリアント間でA/Bテストを実施し、MLflowメトリクスでエージェントの性能を評価する方法が扱われます。
- 制御下にあるインフラ上で、AIエージェントを構築・デプロイし、継続的に改善していくことを重視しています。
この投稿では、SageMaker AIエンドポイント上にデプロイされたモデルを使用して、Strands Agents SDKでAIエージェントを構築する方法を示します。SageMaker JumpStartから基盤モデルをデプロイし、それらをStrands Agentsと統合し、エージェントのトレーシングにSageMaker Serverless MLflowを用いてプロダクション品質の可観測性を確立する方法を学びます。また、複数のモデルバリアントにまたがるA/Bテストの実装方法や、MLflowのメトリクスを使ってエージェントのパフォーマンスを評価する方法も取り上げます。さらに、あなたが管理するインフラストラクチャ上でAIエージェントを構築、デプロイし、継続的に改善していく方法も紹介します。
