2026年企業向けマルチエージェントオーケストレーションアーキテクチャ実践：SupervisorモードからAWSの本番運用レベルソリューションへ

import boto3

bedrock_agent = boto3.client(bedrock-agent')

# 创建Supervisor Agent
supervisor_response = bedrock_agent.create_agent(
    agentName=CustomerServiceSupervisor,
    foundationModel='anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0',
    instruction='''You are a supervisor coordinating specialized agents.
    Route queries to: OrderAgent, RecommendationAgent, SupportAgent.''',
    agentCollaboration=SUPERVISOR)

# 添加专家Agent
bedrock_agent.associate_agent_collaboration(
    agentId=supervisor_response[agentId'],
    agentDescriptor={
        'aliasArn': 'arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:agent-alias/ORDER_AGENT'
    },
    collaborationInstruction=Handle all order-related queries,
    relayConversationHistory=TO_COLLABORATOR)

# 调用编排系统
response = bedrock_agent_runtime.invoke_agent(
    agentId=supervisor_response[agentId'],
    sessionId=session-123,
    inputText=I want to check my order status and get product recommendations)

# 启用Prompt Caching（Bedrock示例）

# 多層キャッシュアーキテクチャ
class CachedSupervisor:
    def __init__(self):
        self.system_prompt = """
        あなたは調整を担当する監督エージェントです:
        - OrderAgent: 注文、返金、追跡を処理します
        - RecommendationAgent: 商品提案
        - SupportAgent: 技術的な問題
        """  # Layer 1: システムプロンプトキャッシュ

        self.tool_definitions = [...]  # Layer 2: ツール定義キャッシュ

    def invoke_with_cache(self, user_query, conversation_history):
        # Layer 3: 対話履歴キャッシュ（ローリングウィンドウ）        cached_history = conversation_history[-10:]  # 最新の10ターンのみをキャッシュ

        request = {
            'system': [
                {'type': 'text', 'text': self.system_prompt, 
                 'cache_control': {'type': 'ephemeral'},
                {'type': 'text', 'text': json.dumps(self.tool_definitions),
                 'cache_control': {'type': 'ephemeral'}}
            ],
            'messages': cached_history + [
                {'role': 'user', 'content': user_query}
            ]
        }
        return bedrock_runtime.invoke_model(body=json.dumps(request))

// Akkaコアコード例
public class SupervisorAgent extends Agent {
    @Override
    public Effect onMessage(Message msg) {
        return route(msg.content())
            .to(orderAgent, recommendAgent)
            .withMemory(longTermMemory)
            .withMonitoring(sessionReplay);
    }
}

# LangGraphの状態管理の利点
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

memory = MemorySaver()
app = workflow.compile(checkpointer=memory)

# 支持任意時間点復旧config = {"configurable": {"thread_id": "session-123"}}
for event in app.stream(inputs, config, stream_mode="values"):
print(event)

                       本番環境向けの要件？
                      /            \
                    はい            いいえ
                     |              |
              規制要件が高い？      高速プロトタイプ？
              /        \          /      \
            はい        いいえ       はい      いいえ
             |          |        |        |
          Akka    LangGraph  CrewAI  AutoGen
                      |
                自分でホストする必要がありますか？
                /        \
              はい        いいえ
               |          |
          LangGraphを自前で構築  Bedrock
                      AgentCore

# ReAct Loop核心实现
def react_loop(query: str, tools: List[Tool], max_iterations: int = 6):
    context = []
    for i in range(max_iterations):
        # Step 1: Reasoning（思考）        thought = llm.invoke(f"Thought: Given {context}, what should I do?")

        # Step 2: Acting（行动）        if "Final Answer" in thought:
            return extract_answer(thought)

        action, action_input = parse_action(thought)
        observation = execute_tool(action, action_input)

        # Step 3: Update Context
        context.append({
            'thought\': thought,
            \'action\': action,
            \'observation\': observation
        })

    return \"Max iterations reached\"

# Terraform配置サンプル
resource \"aws_lb\" \"agent_alb\" {
  name               = \"multi-agent-alb\"
  load_balancer_type = \"application\"
  subnets            = var.public_subnets
}

resource \"aws_apigatewayv2_api\" \"agent_api\" {
  name          = \"AgentOrchestrationAPI\"
  protocol_type = \"HTTP\"
  cors_configuration {
    allow_origins = [\"https://yourdomain.com\"]
    allow_methods = [\"POST\", \"GET\"]
  }
}

# 方案1: ECS + LangGraph
# Dockerfile
FROM python:3.11-slim
RUN pip install langgraph langchain-aws
COPY supervisor.py /app/
CMD [\"python\", \"/app/supervisor.py\"]

# 実装Token予算制御

from langsmith import Client

langsmith_client = Client()

# PII検出ミドルウェア

   # 未来的多模态Supervisor
   response = bedrock_agent_runtime.invoke_agent(
       agentId=\"multimodal-supervisor\'\,
       inputText=\"Analyze this image and find similar products\',
       inputImage=image_bytes  # 原生支持图像输入
   )