Amazon Bedrockの基本情報とRuntime APIの実行例まとめ － 参考資料、モデルの特徴、価格、使用方法、トークンと推論パラメータの説明 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 今回は2023-09-28にGeneral Availability(GA)になったAmazon Bedrockの基本情報、Runtime APIの実行例についてまとめました。また、トークンやパラメータのイメージをつかむための必要最小限の用語説明も所々入れています。 最終更新日：2024/06/21 ※AWS re:Invent 2024後の2024年末時点におけるAmazon Bedrockのモデル一覧は以下の記事で紹介しています。 Amazon Bedrock Models as of 2024 - An Analysis of the Comprehensive Model Catalog ※本記事および当執筆者のその他の記事で掲載されているソースコードは自主研究活動の一貫として作成したものであり、動作を保証するものではありません。使用する場合は自己責任でお願い致しま
AIエージェントの制御を柔軟に。Strands Agents と Amazon Bedrock AgentCore で「Return of Control」を実装してみた - カミナシ エンジニアブログ
こんにちは、先日開催された社内イベント「ごーとんカップ 2025」にてセキュリティチャンピオンになりました、ソフトウェアエンジニアの渡邉(匠)です。「カミナシ 設備保全」の開発に携わっています。 最近、AIエージェントの技術トレンドに乗り遅れないよう、Amazon Bedrock を使ったプロトタイピングに取り組んでいます。その中で、Amazon Bedrock Agents で提供されている「Return of Control」という機能をStrands AgentsとAmazon Bedrock AgentCoreを使って作ってみたので、その実装方法と学びを共有します。 Return of Control とは Return of Control は、Amazon Bedrock Agentsの機能の一つです。 この機能を簡単にまとめると以下のような特徴があります: エージェントが実行
Anthropic Claudeで英訳したテキストをもとにStability AI Stable Diffusion XL(SDXL)で画像を生成するAmazon Bedrockの使用例 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 以前の記事でAmazon Bedrockの参考資料、モデル一覧、価格、使い方、トークンやパラメータの用語説明、Runtime APIの実行例について紹介しました。 Amazon Bedrockの基本情報とRuntime APIの実行例まとめ － 参考資料、モデルの特徴、価格、使用方法、トークンと推論パラメータの説明 今回はAnthropic Claudeで英訳したテキストをもとにStability AI Stable Diffusion XL(SDXL)で画像を生成するAmazon Bedrockの使用例を紹介します。 ※本記事および当執筆者のその他の記事で掲載されているソースコードは自主研究活動の一貫として作成したものであり、動作を保証するものではありません。使用する場合は自己責任でお願い致します。また、予告なく修正することもありますのでご了承ください。 ※本記事執筆にあ
Deploy AI agents on Amazon Bedrock AgentCore using GitHub Actions | Amazon Web Services
Artificial Intelligence Deploy AI agents on Amazon Bedrock AgentCore using GitHub Actions Recently, AWS announced Amazon Bedrock AgentCore, a flexible service that helps developers seamlessly create and manage AI agents across different frameworks and models, whether hosted on Amazon Bedrock or other environments. Specifically, AgentCore Runtime provides a secure, serverless, and purpose-built hos
Effectively building AI agents on AWS Serverless | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Effectively building AI agents on AWS Serverless Imagine an AI assistant that doesn’t just respond to prompts – it reasons through goals, acts, and integrates with real-time systems. This is the promise of agentic AI. According to Gartner, by 2028 over 33% of enterprise applications will embed agentic capabilities – up from less than 1% today. While early generative AI efforts foc
S3 VectorsとStrands AgentsとBedrock AgentCoreを使ったRAGを作ってみた。 - Qiita
はじめに 8/4,8/5の各イベントで触ったAgentCoreや、Strands Agents、S3 Vectorsについて、簡単にまとめてみた記事です。 AI周りの記事はたくさん検証記事があり、私の記事に有益な情報はないかもですが、アウトプットすることで自身が覚えたことを整理したいので、書いてみます！ 何をしたか？ S3 Vectorsでベクトルデータベースを構築し、それをBedrock Knowledge Basesに利用することで安価で安全なRAGシステムのPoCをしてみようと思いました。 また、最近流行りのBedrock Agent Coreの一部だけ触ってみたかったので、一部取り入れてみました。 技術のキャッチアップは触ってみるのが一番良いですね！ やってみた！ ということで触ってみます。 ベクトルバケットの作成 作成そのものは名前を設定するだけでした。 料金については以下に記載
Accelerate agentic application development with a full-stack starter template for Amazon Bedrock AgentCore | Amazon Web Services
Artificial Intelligence Accelerate agentic application development with a full-stack starter template for Amazon Bedrock AgentCore Generative AI and agentic applications are reshaping how businesses operate—from customer support bots to research assistants—and teams need to move from prototype to production quickly. Last year, AWS released Amazon Bedrock AgentCore—a development platform for buildi
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