18 分AWS re:Invent 2025:マルチエージェントAIへのHuman-in-the-Loop制御の実装(CNS428)
問題発生後の非公式な手動レビューではなく、明示的なワークフローチェックポイントとして承認ゲートを実装する方法を確認できます。
Anthropic. Applied AIのHannah MoranとJeremy Hadfieldが、ポケモンをプレイする実際のエージェントを使い、ツール呼び出しとエージェント用プロンプトの表現方法を解説します。振る舞いをシステムプロンプトとツールの説明のどちらに置くべきか、各ツールの事前条件としてモデルが何を知る必要があるかを扱います。最初のMCPサーバーを作った後、Claudeが予想外の方法で呼び出すことに気づいた時点で、すぐに役立つ内容です。
デモゲームは学習の題材であり、主題そのものではありません。応用できる教訓は、プロンプトとツールの契約設計です。本番用プロンプトは、誤ったツールの選択やパラメーター不足の失敗を含む評価ケースで検証してください。
どの振る舞いをシステムプロンプト、ツールの説明、ツールの事前条件のどこに置くべきかを判断できます。
ツールを使用するエージェントを少なくとも1つ構築または調査した経験。
最終確認日:2026年5月18日
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18 分問題発生後の非公式な手動レビューではなく、明示的なワークフローチェックポイントとして承認ゲートを実装する方法を確認できます。
4 分多言語埋め込みがプライベートな社内検索に重要な理由と、ローカル検索によってデータ漏えいリスクを軽減できる場面を理解できます。
17 分生成された変更を小さく、テスト済みで、責任の所在が明確な状態に保つため、レビュー境界を明示したマルチエージェント型コーディングワークフローを構築できます。
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