[レポート] 【B-8】 JAWS DAYS 2025 「AIエージェント時代のエンジニアになろう： Agentic Workflows から環境に溶けこむ Ambient Agents まで基礎と実践を50分で身につける」 #jawsdays2025 #jawsug #jawsdays2025_b

データ事業本部の笠原です。

今回は、JAWS DAYS 2025で行われた下記セッションのレポートです。

【B-8】 AIエージェント時代のエンジニアになろう：Agentic Workflows から環境に溶けこむ Ambient Agents まで基礎と実践を50分で身につける

セッション概要

大規模言語モデル(LLM)の進化に伴い、多様な業界でAIエージェントへの期待が急速に高まっています。
本講演では、実務レベルで使えるAIエージェントの実装としての「Agentic Workflows」から、環境に溶けあい人間の関与を設計の前提としない「Ambient Agents」まで、AIエージェント時代に必要となる基礎から実践的なノウハウまで50分に凝縮してお届けします。

本セッションでは、すぐに活かせる設計や実装のポイントや導入事例の解説だけでなく、AIエージェントを効果的に開発したり活用したい組織のリーダー層がどのように組織開発していけばよいかなど、どなたでも参考になる知見が満載です。
最新動向をいち早くキャッチし、AIエージェント時代の波に漕ぎだすヒントを持ち帰っていただければ幸いです。

登壇者

• 吉田 真吾 さん

セッション内容

• 言語モデルの進化
• AIエージェントとは？
  • AIを使ってエージェント（環境を認識し、目標を達成するために自律的に行動する存在）ができないか？
  • 生成AIの「タスクを計画するリーズニング能力」に着目して、LLMを使ったAIエージェントが出てきた
  • Baby AGIなど
  • 最近ではDevinのような完全自律型エンジニアAIエージェントが出てきた
• AIエージェントをどうやって構築していくかを考えることが重要
  • 「すべての仕事はワークフローである」として仕事を紐解く
  • 全てを定義することはできない、全てをテストすることはできない
  • 自分たちの仕事の中から切り出していく
• 具体的にどう構築していくか
  • プロンプトチェイニング、マルチエージェントオーケストレーション
  • LangGraphを使うと簡単に構築できる
• LangGraph
• crewAI + LangGraph
  • メーラのエージェント
• AutoGen
  • マルチエージェントで協調的に動かせる
• Bedrock Agentsでも、マルチエージェントオーケストレーションできる
• Workflow Orchestrator with No Code
  • 非エンジニア向けに、ノーコードで制御することもできるようになった
  • Dify など
• AIエージェント使って・作って事業や経営を強化
  • DeNAが生成AIにコミット
  • いきなり半分の人材をユニコーンにとは、まずいけない
• 生成AIサービスデザインの重要性
  • 大事なのは、ビジネスドメインの理解と技術の理解
  • これら両方の理解がしっかりしないと、うまくいかない
• AIを経営に活かすとは
  • AIを使う
    • 労働生産性の向上
      • 議事録AIなど
    • ソフトウェア開発の歴史的転換点
      • プログラマー向け: Cline, Devin, etc.
      • 他産業でも今後起きうる変化
  • AIで稼ぐ
    • バーティカル領域のAIエージェント
      • 業種特化ソリューション・業務特化ツール
    • MOAT
      • 良質なデータセットが蓄積する仕組み
        • 顧客オーダー/AI出力/人間によるクオリティコントロールの3点セットで正解データを蓄積
      • AIオンボーディングのノウハウ
      • 良質なCoTノウハウ
• すべての業界でも、ある日突然ガラリと変わるパラダイムシフトが起きる
• コミュニティで人生を変えよう
  • メンタリング
  • スキルアップ
• AIシフトの本質は創造的な仕事にフォーカスすること
  • エンジニアが創造的な仕事にフォーカスするためには、クラウドの活用が必須
• Platform Engineering on Serverless
  • 創造的な仕事のためには大事
  • サーバーレスは開発を高速化できる
  • サーバーレスはLLMアプリケーションを加速する
• Ambient Agents
  • 環境内でエージェントが常時活動するパラダイム
    • 「エージェントが自由自在に動いてくれた方が生産性が上がるのではないか？」
    • イベントドリブンで複数・並列実行
    • LangGraphで構築可能
  • 課題
    • 脆弱性に対する攻撃や不適切な行動の監視
    • o11y → サーキットブレーカーや人間の介入
    • 攻撃コスト < 防衛コスト
  • Agent Inbox (参照実装)
    • 実行中のLLMタスクの一覧化
    • 何が今動いているかがわかる
• まとめ
  • AIエージェントの設計 = 実践的なソフトウェアアーキテクチャの設計
  • 現時点では完全自律エージェントよりバーティカル領域・目的特化・ワークフローマネジメントが実践的、MOATの鍵は「データセット」
  • LLMフレームワークとサーバーレスで高速開発
  • 創造的な仕事をするためにAIエージェントを使う・作る
  • 革新的なAIの活用のために、クラウド基盤の上手な活用を
  • 安全に人間とのインタラクションから切り離すことが生産性を向上する鍵

感想

かなり気づきが多いセッションでした。生成AIをより活用していきたいと思います。