Amazon Bedrock Custom LangChain Agentは、AWS Bedrockの基盤モデルとLangChainを組み合わせてAIエージェントを構築するリファレンスアーキテクチャとコード例です。ツールセット（API、データベース、RAGリトリーバー）を定義し、エージェントポリシーやメモリを設定し、多段階推論フローを呼び出します。低遅延のストリーミング出力をサポートし、コールバックハンドラーを用いてモニタリングを行い、IAMロールを利用したセキュリティを確保します。このアプローチにより、顧客サポート、データ分析、ワークフロー自動化のためのインテリジェントアシスタントの展開が迅速になります。

Functionaryは、API呼び出しやデータベースクエリ、ビジネスロジックをカプセル化したJavaScript関数としてカスタムツールを登録する宣言的な方法を提供します。ユーザープロンプトを分析し、実行すべきツールを決定し、その出力を会話応答に解析するLLMとのやりとりをラップします。フレームワークはメモリやエラー処理、アクションのチェインをサポートし、プレあるいはポスト処理用のフックを提供します。開発者は、ボイラープレートなしで動的な関数オーケストレーションに対応できるエージェントを素早く作成でき、AI駆動のワークフローの制御性を高めます。

LangGraphエージェントは、グラフ構造のメモリとLLMを組み合わせて、事実を記憶し、関係を推論し、必要に応じて外部関数やツールを呼び出せる自律型エージェントを構築します。開発者はメモリスキーマをグラフのノードとエッジとして定義し、カスタムツールやAPIを追加し、設定可能なプランナーとエグゼキューターを通じてエージェントのワークフローを調整します。このアプローチは、文脈の保持を強化し、知識駆動の意思決定を可能にし、多様なアプリケーションで動的ツール呼び出しをサポートします。