for Python (Boto3) を使用した Agents SDK for Amazon Bedrock ランタイムの例

次のコード例は、 Agents for Amazon Bedrock ランタイム AWS SDK for Python (Boto3) で を使用してアクションを実行し、一般的なシナリオを実装する方法を示しています。

アクションはより大きなプログラムからのコードの抜粋であり、コンテキスト内で実行する必要があります。アクションは個々のサービス機能を呼び出す方法を示していますが、コンテキスト内のアクションは、関連するシナリオで確認できます。

「シナリオ」は、1 つのサービス内から、または他の AWS サービスと組み合わせて複数の関数を呼び出し、特定のタスクを実行する方法を示すコード例です。

各例には、完全なソースコードへのリンクが含まれています。このリンクには、コンテキスト内でコードをセットアップして実行する方法の手順が記載されています。

アクション

InvokeAgent

次の例は、InvokeAgent を使用する方法を説明しています。

SDK for Python (Boto3)

注記

については、「」を参照してください GitHub。用例一覧を検索し、AWS コード例リポジトリでの設定と実行の方法を確認してください。

エージェントを呼び出します。

    def invoke_agent(self, agent_id, agent_alias_id, session_id, prompt):
        """
        Sends a prompt for the agent to process and respond to.

        :param agent_id: The unique identifier of the agent to use.
        :param agent_alias_id: The alias of the agent to use.
        :param session_id: The unique identifier of the session. Use the same value across requests
                           to continue the same conversation.
        :param prompt: The prompt that you want Claude to complete.
        :return: Inference response from the model.
        """

        try:
            # Note: The execution time depends on the foundation model, complexity of the agent,
            # and the length of the prompt. In some cases, it can take up to a minute or more to
            # generate a response.
            response = self.agents_runtime_client.invoke_agent(
                agentId=agent_id,
                agentAliasId=agent_alias_id,
                sessionId=session_id,
                inputText=prompt,
            )

            completion = ""

            for event in response.get("completion"):
                chunk = event["chunk"]
                completion = completion + chunk["bytes"].decode()

        except ClientError as e:
            logger.error(f"Couldn't invoke agent. {e}")
            raise

        return completion

• API 詳細については、「 for Python (Boto3) リファレンスInvokeAgent」の「」を参照してください。 AWS SDK API

シナリオ

Step Functions を使用して生成 AI アプリケーションをオーケストレーションする

次のコード例は、Amazon Bedrock と Step Functions を使用して生成 AI アプリケーションを構築およびオーケストレーションする方法を示しています。

SDK for Python (Boto3)

Amazon Bedrock Serverless Prompt Chaining シナリオではAWS Step Functions、、Amazon Bedrock 、および Agents for Amazon Bedrock を使用して、複雑でサーバーレスでスケーラブルな生成 AI アプリケーションを構築およびオーケストレーションする方法を示します。これには、次の作業例が含まれています。

• あるブログの特定の小説の分析を記述します。この例は、プロンプトのシンプルでシーケンシャルなチェーンを示しています。

• 特定のトピックに関する短いストーリーを生成します。この例では、AI が以前に生成した項目のリストを繰り返し処理する方法を示します。

• 特定の目的地への週末の休暇用の を 1 つ作成します。この例では、複数の異なるプロンプトを並列化する方法を示します。

• 映画プロデューサーとして行動する人間のユーザーに映画のアイデアを伝えます。この例では、同じプロンプトを異なる推論パラメータで並列処理する方法、チェーン内の前のステップにバックトラックする方法、ワークフローの一部として人間の入力を含める方法を示します。

• ユーザーが手元にある成分に基づいて、飲み物を計画します。この例では、プロンプトチェーンが 2 つの異なる AI 会話を組み込む方法を示し、2 つの AI ペルソナが互いに議論を結び、最終的な結果を改善します。

• 今日の最もトレンドの高い GitHub リポジトリを検索して要約します。この例では、外部 とやり取りする複数の AI エージェントを連鎖する方法を示しますAPIs。

完全なソースコードとセットアップと実行の手順については、「」の「 プロジェクト全体」を参照してくださいGitHub。

この例で使用されているサービス

• Amazon Bedrock

• Amazon Bedrock ランタイム

• Agents for Amazon Bedrock

• Agents for Amazon Bedrock ランタイム

• Step Functions