Deep AgentsとBedrock AgentCoreでコンテキスト豊富なリサーチエージェントを構築する Build context-rich research agents with Deep Agents and Bedrock AgentCore
AWS Machine Learning Blog · aws.amazon.com · 2026/06/15 22:56 · 4d ago · 📖 1 min - Deep AgentsとAmazon Bedrock AgentCoreを組み合わせ、競合調査エージェントをゼロから構築するチュートリアル。
- マルチステップAIワークフローと分離実行環境の実装パターンを開発者向けに解説する。
English summary
- A developer-focused tutorial on building a competitive research agent end to end using Deep Agents and Amazon Bedrock AgentCore, covering multi-step AI workflows and isolated execution environments.
Amazon Bedrock AgentCoreは、エージェントの実行を安全かつ分離した環境で管理するためのマネージドインフラサービスです。このAWS MLブログ記事では、Deep Agentsフレームワークと組み合わせることで、文脈情報を豊富に保持したリサーチエージェントをエンドツーエンドで構築するチュートリアルを提供しています。
具体的なユースケースとして競合調査エージェントを取り上げており、マルチステップのAIワークフローを必要とする開発者を主な対象としています。分離された実行環境でのエージェント動作や、複数ステップにまたがるコンテキスト管理の実装パターンも含まれると推察されます。
詳細な実装手順、コードサンプル、および各機能の利用可否については、AWS公式MLブログの原文でご確認いただくことをお勧めします。
Amazon Bedrock AgentCore provides a managed infrastructure layer for running AI agents in secure, isolated execution environments on AWS. This AWS Machine Learning Blog post walks developers through building a competitive research agent from start to finish using the Deep Agents framework, demonstrating how to assemble context-rich, multi-step AI workflows on top of Bedrock's agent infrastructure.
The tutorial is aimed specifically at developers constructing complex, multi-step agentic pipelines that require reliable environment isolation. It uses a competitive research scenario as a concrete reference architecture, illustrating how Deep Agents integrates with Bedrock AgentCore to maintain rich context across sequential reasoning and action steps.
As with any service tutorial, specific implementation details, API availability, and feature scope should be verified at the original AWS ML Blog source, since these may have evolved since the June 2026 publication date.
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