AWS、複数ソースを横断検索するエージェント型RAGの構築手法を公開――CloudFormationで一括デプロイ可能に

要点

• AWSは公式ブログにて、Amazon Bedrock Managed Knowledge BaseとAgentCoreを用いたエージェント型検索（Agentic Retrieval）の構築手法を公開した。

• ユーザーの質問に応じてAIエージェントが複数のナレッジベースから最適なデータソースを選択し、反復検索と引用付き回答の合成を行う。

• Model Context Protocol（MCP）とAgenticRetrieveStream APIを活用し、ナレッジベース内でのクエリ分解や回答のストリーミング送信を実現している。

• OpenTelemetryによる自動計測と7層の可観測性を備え、システム全体をAWS CloudFormationの単一チェーンで一括デプロイできる。

• アマゾン ウェブ サービス（AWS）は2026年8月31日、公式ブログ「AWS Machine Learning Blog」において、Amazon Bedrock Managed Knowledge Baseを活用したエンタープライズ向けエージェント型検索ソリューションを公開した。複数のナレッジベースを自律的に横断検索して引用付き回答を生成する仕組みとなっており、OpenTelemetryによる可観測性（オブザーバビリティ）や評価基盤を含む全体構成をAWS CloudFormationで一括デプロイできるという。

単一RAGの課題とエージェント型検索への進化

大規模言語モデルに外部データを連携させる検索拡張生成（RAG：Retrieval-Augmented Generation）は、従来、単一のナレッジベースに対する1回の検索から導入されるのが一般的だった。しかし、回答が複数の情報源にまたがる複雑な質問や、事前にどのデータソースを参照すべきかを判断する必要があるケースでは、単一ステップの検索では対応が難しいという課題があった。

これに対し、エージェント型検索（Agentic Retrieval）では、AIエージェントが質問内容を推論して適切なナレッジベースへ振り分け、反復的な検索を行って引用付きの回答を生成する。一方で、エージェントが推論と検索のループを繰り返すため、内部で何が行われたのか、回答が妥当であるかを外部から把握しにくいという運用上の課題が生じていた。

Managed Knowledge BaseとAgentCoreによる統合

AWSは以前、セルフマネージド型のベクトルストアを用いたシングルショットRAGの自動化手法を紹介していたが、Managed Knowledge Base（マネージド型ナレッジベース）の提供開始により、システムは従来のRAGからエージェント型検索へと進化を遂げたと説明している。Managed Knowledge Baseの自律検索は、マルチターンの計画立案、検索ツールの実行、引用付き回答の生成を自律的に行う機能を備えている。

今回公開されたソリューションは、Amazon Bedrock Managed Knowledge Baseと「Amazon Bedrock AgentCore」を組み合わせて構築されている。複数のナレッジベースを横断した推論と検索、回答合成を実現するとともに、設計の初期段階から可観測性と評価の仕組みが組み込まれている点が特徴だという。

5段階の処理フローとModel Context Protocol連携

公開されたアーキテクチャでは、Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）上のデータをもとに2つのマネージドナレッジベースを構成し、以下の5段階のワークフローで処理が実行される。

1. 質問受付と自動計測: ユーザーが「Amazon Bedrock AgentCore runtime」上のエージェントに質問を送信する。ランタイムは各ステップをOpenTelemetry（システム状態を計測する標準規格）のスパンで自動計測し、初回呼び出しから推論・行動ループの可観測性を確保する。
2. タスク計画とルーティング: エージェントの推論モデルがタスクを計画し、ナレッジベースごとの検索ツールの中から質問トピック（金融や気象など）に合致するツールを選択してルーティングを行う。
3. プロトコルによるツール仲介: 選択されたツールの呼び出しは「Amazon Bedrock AgentCore Gateway」がModel Context Protocol（MCP：AIと外部ツールを接続するオープンプロトコル）経由で仲介し、Managed Knowledge BaseのAgenticRetrieveStream APIを呼び出す。
4. サブクエリ分解とストリーミング: AgenticRetrieveStreamが質問を複数のサブクエリに分解し、S3から取り込まれたマネージドデータストアを反復検索して、引用付き回答をGateway経由でエージェントへストリーミング返送する。
5. コンテキストの検証: エージェントは返されたコンテキスト情報が回答として十分であるかを検証する。

7層の可観測性とCloudFormationによる一括デプロイ

本ソリューションは、エージェント内部の不透明さを解消するため、合計7つのレイヤーにわたる可観測性と評価機能を備えている。S3のデータ取り込みから2つのManaged Knowledge Bases、AgentCore Gateway、ランタイム上のエージェント、可観測性基盤に至るエンドツーエンドの構成全体が、単一のAWS CloudFormation（インフラをコードで自動構築するサービス）チェーンによって自動構築可能となっている。

これにより、複雑な自律検索エージェントと監視基盤を個別に手動構築することなく、運用性を担保したエンタープライズ向け検索システムを迅速に展開できるとしている。