こんにちは、クラウドエース CTO 室所属の茜です。 今回は、Vertex AI を活用した AI エージェント開発で得た知見を共有します。 この開発で直面した課題とその解決策を紹介することで、皆さんの AI エージェント開発の一助となれば幸いです。 はじめに 本記事では、社内 PoC として取り組んだ「ニュース記事から企業のリスク分析を行う AI エージェント」の開発プロセスについて解説します。 説明すること AI エージェントの概要 開発過程で直面した技術的課題とその解決策 精度向上のためのアプローチ
本ブログは、株式会社エウレカと Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。 背景と概要 Pairs(ペアーズ)は、株式会社エウレカが運営する恋活・婚活のマッチングアプリです。大規模なユーザーベースを持つマッチングサービスであり、システムの安定稼働が非常に重要です。 多くのユーザーにとって、マッチングした後、ペアーズが実際に会うときの唯一の連絡手段となっています。そのため、障害が発生するとユーザー同士の連絡が取れなくなるので、迅速に対応を行い、再発防止のためのナレッジを貯める
メインフレームとAWSを統合する共存アーキテクチャ 本記事は 2024 年 9 月 3 日に Migration & Modernization Blog で公開された Integration architectures between mainframe and AWS for coexistence を翻訳したものです。 ブログでは、移行期におけるハイブリッド アーキテクチャの統合パターンとソリューションの設計方法を説明します。 メインフレーム環境のアプリケーションは、コードやデー
本記事は2024年9月16日に公開された Enable cloud operations workflows with generative AI using Agents for Amazon Bedrock and Amazon CloudWatch Logs を翻訳したものです。翻訳はソリューションアーキテクトの濱野谷(@yoshiehm)が担当しました。 Amazon Bedrock は、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI