イントロダクション
今回はAIエージェントを理解する、というテーマで進めていきます。
「AWSでAIをはじめよう」シリーズ第1回ではAWSで提供されるAIにはどのようなものがあるかという紹介がありました。その中でも取り上げられていた、KiroというAIエージェントについて今回は取り上げたいと思います。
Kiroとは
Kiroを理解するために、まずはAIエージェントを理解していく必要があります。
AIエージェントとは、人間の指示を理解し、自律的に行動するシステムです。一般的なAIチャットはコードや手順を提示するだけですが、AIエージェントは入力内容を理解し、どのように実現するかを思考した上で、実際にファイルを作成したりコードを実行したりします。
デモンストレーション
今回は「ブロック崩しゲームを作成する」という具体例を用いながら説明をしていきます。
一般的なAIモデルでは「ブロック崩しゲームを作って」とプロンプトを入力すると、ゲームを作るためのコードを提示します。それに対して、AIエージェントの場合はブロック崩しゲームを作成するというプロンプトを理解して、どのように実装するかを思考します。その上で、実際にゲームを作るところまで実行します。
実際の構築の様子はYouTubeでより詳しく解説しているので是非確認してみてください！
その他ユースケース
「Kiro」が開発に使用されるものという認識を持ってしまう方もいらっしゃるかもしれませんが、開発以外のケースでもKiroを活用することができます。今回は2つのユースケースを紹介しています。
1. アカウント内のトラブルシューティング
たとえば、アカウント内でEC2インスタンス（仮想サーバー）にアクセスできないというトラブルが起きていたとします。これまでであれば、セキュリティグループやルートテーブルを確認してどうしてサーバーにアクセスすることができないのか、人間が手作業で確認する必要がありました。しかしKiroとAWSのアカウントを紐づけておくことでトラブルシューティングをKiroに実行させることができます。これによりトラブル対応にかけていた時間を大幅に改善することができます。
2. 他のAWSリソースとの連携
Kiroは他のAWSリソースとの連携にも優れています。今回はAWS CloudTrailというAWSアカウント内で操作を記録するサービスと連携したユースケースを紹介しています。アカウント内で誰が作成したかわからないEC2インスタンスが作成されている、という事が起きた時にCloudTrailのログから構築したユーザーを確認する必要がありました。この確認作業もKiroにプロンプトを投げることで、EC2を構築したユーザーを特定することができます。
今回のようにKiroを使用し他のAWSサービスと連携することで業務効率化を図ることができます。
まとめ
今回は「AIエージェントとは？」というところから、AIエージェント「Kiro」の活用方法をレポートしました。AIの進化は目覚ましく、AIと一緒に仕事をすることが当たり前になってきています。今回のブログをきっかけにAIの知見を広げていっていただけたらと思います！またYouTubeもあわせて確認をしてもらえると嬉しいです！
