[AWS]Bedrock Agentsのパフォーマンス・チューニング

Agentの「パフォーマンス」とは、単なる応答速度（レイテンシー）だけではありません。「ユーザーの指示をどれだけ正確に、効率的に、そして賢く完遂できるか」という総合的な能力を指します。

このガイドでは、Agentのパフォーマンスを構成する「タスク成功率」「推論の質」「応答速度」といった複数の側面から、体系的なチューニング手法を解説します。

ステップ 0: 準備 – 評価とベースラインの確立

効果的なチューニングは、現状把握から始まります。

目的の明確化: まず、何を改善したいのかを具体的に定義します。「ユーザー満足度の向上」「タスクの成功率を95%にする」「平均応答時間を3秒未満にする」など。
評価データセットの作成: Agentの能力を測定するための、様々なパターンの質問や指示（テストケース）を複数用意します。成功・失敗を客観的に判断できるものが理想です。
ベースラインの測定: チューニングを始める前に、現在の設定で評価データセットを実行し、結果（成功率、応答時間など）を記録します。これが改善の基準点（ベースライン）となります。

最も重要で、最初に着手すべき最も効果的なステップです。 Agentの思考の根幹は、プロンプトによって制御されています。

Agent Builderの「高度なプロンプト」を編集し、思考の精度を高めます。

役割（ペルソナ）の明確化: プロンプトの冒頭で、Agentに明確な役割を与えます。「あなたは〇〇業界に詳しい、優秀なアシスタントです。」のようにペルソナを定義することで、応答のトーンや専門性が安定します。
制約と禁止事項の明記: やってはいけないことを具体的に指示します。「APIを不必要に呼び出してはいけません」「推測で答えてはいけません。情報がない場合は『分かりません』と答えてください。」といった制約は、コスト削減とハルシネーション抑制に繋がります。
思考プロセスの具体例（Few-shotプロンプティング）: Agentがどのように思考し、ツールを使うべきかの「良い例」をプロンプトに含めます。これにより、Agentは複雑な指示に対して、より的確な行動計画を立てられるようになります。
出力形式の指示: 最終的な応答の形式を指定します。「回答は必ず箇条書きでまとめてください。」など。

Agentの能力は、利用できるツール（Action Groups, Knowledge Bases）の質に大きく依存します。

APIスキーマ（OpenAPI仕様）のdescriptionを磨く:
- 最も重要なチューニング項目です。 Agentは、このdescriptionを読んで「どのツールを、いつ使うべきか」を判断します。
- 悪い例: "description": "ユーザー情報を取得"
- 良い例: "description": "ユーザーIDを基に、ユーザーの名前、メールアドレス、登録日を含む完全なプロフィール情報を取得します。ユーザーに関する問い合わせがあった場合に最初に使用してください。"
- パラメータのdescriptionも同様に具体的に記述します。
Lambda関数の高速化:
- Action GroupのバックエンドであるLambda関数の実行時間を短縮します。
- メモリ割り当ての最適化: メモリを増やすとCPUも強化され、処理が高速化します。
- プロビジョニングされた同時実行: コールドスタートによる遅延を防ぎたい場合に設定します。
- エラーハンドリングの改善: Lambdaが失敗した際に、Agentが次の行動を判断できるような、有益なエラーメッセージを返すようにします。

ドキュメントの質を向上させる: そもそも検索対象のドキュメントが分かりにくい場合、どんなに優れたRAGでも良い回答は生成できません。明確で、構造化されたドキュメントを準備します。
チャンキング戦略の最適化: ドキュメントの内容や構造に合わせて、チャンクサイズやオーバーラップ率を調整します。これにより、検索精度（関連性の高い情報を取得できるか）が向上します。

Agentの思考と応答を司る「脳」にあたる基盤モデル（Foundation Model）を最適化します。

適切なモデルを選択する:
- Anthropic Claude 3 Opus: 非常に高い推論能力を持ち、複雑なタスクやツール選択が得意。ただし、コストとレイテンシーは最も高い。
- Anthropic Claude 3 Sonnet: 性能とコスト、速度のバランスに優れたモデル。多くのユースケースで第一候補となります。
- Anthropic Claude 3 Haiku: 最も高速で低コスト。単純なタスクや、速度が最優先される場合に最適。
- まずはSonnetから始め、性能が不足ならOpusに、速度が問題ならHaikuに切り替えるのが良いアプローチです。
ファインチューニング（上級者向け）:
- プロンプトやツールのチューニングで性能が頭打ちになった場合の最終手段です。
- 特定のツール選択の思考パターンや、業界特有の用語を含むパラメータ抽出の精度を向上させるために行います。
- 高品質な学習データ（指示と理想的な思考・行動のペア）を大量に用意する必要があり、コストと手間がかかります。

Agentがなぜ期待通りに動かないのかを理解するための、最も重要なデバッグ機能です。

トレースの有効化: Agentの設定で「トレース」を有効にします。
思考プロセスの分析: Agentを実行すると、各ステップ（Orchestrationなど）の詳細なログが出力されます。特に、rationale（思考の根拠）という項目に注目します。
- rationaleには、LLMが「ユーザーのこの発言を受けて、私はこう考えた。だから、このツールを使おうと思う」といった思考の過程が自然言語で記述されています。
- 失敗したケースのrationaleを読むことで、「APIのdescriptionを誤解している」「プロンプトの指示を無視している」といった失敗の根本原因を特定できます。
原因の特定と対策: トレース分析で特定した原因に基づき、ステップ1〜3のチューニング（プロンプトの修正、ツール定義の見直しなど）に戻ります。