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AWSの新しいフレームワーク「Multi-Agent Orchestrator」のご紹介

furuCRM 香川

AWSパートナーが提供する新しいオープンソースフレームワーク「Multi-Agent Orchestrator」についてご紹介します。このフレームワークは、複数のAIエージェントを管理し、複雑な会話を効率的に処理するために設計されています。

Multi-Agent Orchestratorとは？

このフレームワークは、クエリを賢くルーティングし、エージェント間の会話コンテキストを維持する機能を備えています。
また、簡単に展開できるプリビルドコンポーネントを提供しており、カスタムエージェントや会話メッセージストレージソリューションとの統合も容易です。

この柔軟性により、シンプルなチャットボットから高度なAIシステムまで、幅広い用途に対応可能。多様な要件に適応し、効率的にスケーリングすることができます。

主な特徴

🧠 インテリジェントな意図分類
ユーザーのクエリ内容やコンテキストに基づき、最適なエージェントにダイナミックにルーティング。

🔤 デュアル言語サポート
PythonとTypeScriptの両方で完全実装。

🌊 柔軟なエージェントレスポンス
ストリーミングレスポンスと非ストリーミングレスポンスの両方に対応。

📚 コンテキスト管理
複数エージェント間で一貫性のある会話を実現するため、会話コンテキストを保持し活用。

🔧 拡張可能なアーキテクチャ
新しいエージェントを簡単に統合したり、既存のエージェントをカスタマイズ可能。

🌐 ユニバーサル展開
AWS Lambdaからローカル環境、または他のクラウドプラットフォームまで、どこでも展開可能。

📦 プリビルドエージェントと分類器
即使用可能なエージェントと複数の分類器を実装済み。

ユースケースの例

  1. カスタマーサポートの最適化
    複数のエージェントを統合し、特定の質問を適切な専門エージェントに振り分けることで、顧客対応のスピードと正確性を向上させます。例えば、請求に関する質問は「請求エージェント」、技術的なトラブルは「技術サポートエージェント」が担当。

  2. 教育プラットフォームでの学習支援
    学生が質問すると、数学、科学、言語など、科目ごとに専門エージェントが回答。質問のコンテキストを保持し、過去の会話履歴を元に適切なアドバイスを提供。

  3. 多言語対応の観光案内
    観光地で利用するチャットシステムで、言語選択や質問内容に応じて、英語や日本語のエージェントが適切な回答を提供。観光スポットの歴史やレストラン情報などを一貫して案内。

  4. 企業の内部システムでの効率化
    従業員が給与明細、ITサポート、福利厚生について質問すると、それぞれ専用のエージェントに自動的に振り分け。複数部署間の対応がスムーズに。

高レベルアーキテクチャフロー

  1. ユーザー入力が最初にClassifier（分類器）で解析されます。

  2. Classifierはエージェントの特性や会話履歴を活用し、最適なエージェントを選択。

  3. 選択されたエージェントがユーザー入力を処理。

  4. Orchestratorが会話履歴を更新して保存し、その後ユーザーにレスポンスを返します。

GitHubリポジトリ: https://github.com/awslabs/multi-agent-orchestrator
デモアプリ: https://awslabs.github.io/multi-agent-orchestrator/cookbook/examples/chat-demo-app/

このフレームワークを試してみて、ぜひ感想をお聞かせください！私は今週末に自分で触れてみる予定です。

AWS Re:Inventが開催されるこの週、AWSからのたくさんの発表が楽しみです！

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