AgentCoreとOpenClawを用いた文脈認識型AIアシスタントの構築

概要

Amazon BedrockのAgentCoreとOpenClawを活用し、サーバーレスで長期記憶を備えた、パーソナライズ可能な文脈認識型AIアシスタントの構築手法を解説しています。

詳細内容

このガイドでは、AIアシスタントが「ユーザーを忘れてしまう」というステートレスな課題を解決するため、Amazon Bedrock AgentCoreとOpenClawを組み合わせたアーキテクチャを紹介しています。具体的には、園芸アシスタント「Sprout」の例を用い、AgentCore runtimeによる従量課金制のサーバーレス実行環境、およびAgentCore memoryによる対話履歴からの動的な知識抽出（ユーザーの好み、意味的な事実、要約）の実装方法を詳述しています。また、Claude Haiku 4.5とSonnet 4.5をタスクに応じて使い分けるルーティング戦略や、Prompt Cachingによるコストとレイテンシの最適化、メタデータフィルタリングによる高精度な情報検索など、実運用に即した設計ガイドラインを提供しています。最終的には、画像認識と過去の記憶を組み合わせることで、単なる物体識別を超えたパーソナライズされたアドバイスが可能になることを示しています。

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