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Building Advanced Agentic Systems on AWS


対応チケット/ポイント等

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    新規コース(過去6ヶ月)
期間  1日間 時間  9:30～17:30
価格(税込)  77,000円(税込) 主催  トレノケート
形式  講義＋実機演習 コースコード  AWC0380V
日程 会場 空席状況 実施状況 選択

2026年8月18日(火) ～ 2026年8月18日(火)

オンラインLive

  空席あり

2026年10月1日(木) ～ 2026年10月1日(木)

オンラインLive

  空席あり

2026年10月27日(火) ～ 2026年10月27日(火)

オンラインLive

  空席あり

2026年11月10日(火) ～ 2026年11月10日(火)

オンラインLive

  空席あり

※「キャンセル待ち」でお申し込みの方には、別途メールにてご連絡いたします。
※「実施確定」表示のない日程は、お申し込み状況により開催中止になる場合がございます。
※ お申込期日が過ぎた日程は、「お問い合わせください」と表示されます。
※ トレノケート主催コース以外の空席状況は、残席数に関わらず「お申し込み後確認」と表示されます。
※ トレノケート主催コース以外では、主催会社のお席を確保した後に受付確定となります。
お申込みに関するお問い合わせはこちらから

ワンポイントアドバイス

AWS 環境で実務的な Agentic AI システムの実装を学びたい方に最適

本コースは、マルチエージェントパターンやコンテキスト最適化など、より実践的な Agentic AI システムを構築するうえで必要な知識について学びます。

本コースはオンライン対応です

会場が「オンラインLive」または「教室Live配信」の日程はオンラインでご参加いただけます。

  • オンラインLive：受講者の方はオンラインのみとなります。
  • 教室Live配信：教室・オンラインから受講される方が混在します。

★オンラインLiveトレーニングの詳細はこちら

重要なご連絡・ご確認事項

★お申込の皆様へ★

AWS Builder Labs へのサインインについて

このコースは、演習と電子テキストの引き換えを AWS Builder Labs を利用しており、サインインには、AWS Builder ID を利用します。

※Web お申込み時に AWS Builder ID ご登録のメールアドレスをご記載ください。
※AWS Builder ID をお持ちでない場合は、以下のガイドの手順１から４に従って予めご用意ください。

AWS Builder Labs ご利用手順

※あらかじめ「no-reply@awstraining」からのメール受信を許可してください。

●受講前の事前準備作業について

本コースでは、Gilmore社より発行される電子テキストを使用します。

ご受講当日スムーズにテキスト閲覧を開始するために、あらかじめ Bookshelfアカウント登録作業をお済ませください。
すでにアカウントをお持ちの方は、登録アカウントとパスワードでログインができることをご確認ください。

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対象者情報

対象者
・高度な Agentic AI システム構築について学びたいソフトウェア開発者
・AI 機能を活用し、高度な Agentic AI システムを構築する予定のエンジニア
・高度な Agentic AI ソリューションを開発する予定の開発チーム
前提条件
□Agentic AI Foundations または同等の実務経験（必須）
□Building Agentic AI with Amazon Bedrock AgentCore（必須）
□AWS Cloud Practitioner Essentials および AWS Technical Essentials を修了または、同等の知識がある方（必須）
□基本的なAWSの知識とソフトウェア開発経験

学習内容の詳細

コース概要
このコースでは、Amazon Bedrock AgentCore を使用した本番運用対応のマルチエージェントシステムの実装について学習します。マルチエージェントパターン、コンテキスト最適化の手法、セキュリティ設定、モニタリングフレームワークなどを取り扱います。
また、概念実証（PoC）の段階から、スケーラブルで安全かつ可観測性の高い Agenttic AI システムの実装へと発展させるために必要なスキルを習得します。
このコースでは、実運用環境に対応した高度な Agentic AI システムを設計・展開するための知識とスキルを身につけることができます。
学習目標
● マルチエージェントアーキテクチャの設計パターンや通信方式を理解し、本番環境に適したエージェントシステムを設計・実装できる
● メモリ共有やコンテキスト管理・最適化を通じて、性能・コスト・効率を考慮したマルチエージェントシステムを構築できる
● AgentCore Policy Engine や VPC 統合を活用し、安全性とコンプライアンスを考慮したエージェント環境を構成できる
● 分散トレーシング、監視、評価フレームワーク、および可観測性統合を通じて、運用可能な監視・評価基盤を構築できる
● 本番環境向け API・サービス連携やデプロイ戦略を設計し、継続的改善を含む運用対応可能なエージェントシステムを実現できる
学習内容 
1. マルチエージェントアーキテクチャと通信パターン
  - シングルエージェントの制限とマルチエージェントのメリット
  - マルチエージェント通信パターン
  - メモリとステート管理

2. コンテキストエンジニアリングとパフォーマンスの最適化
  - 有限リソースとしてのコンテキスト
  - コンテキスト最適化手法
  - コンテキストの効率性を高めるツール設計

3. セキュリティとコンプライアンスの実装
  - アイデンティティ、アクセス、ポリシー
  - VPC 統合とネットワークセキュリティ
  - コンプライアンスと監査の実装 

4. 本番環境のモニタリング、オブザーバビリティ、評価
  - モニタリングアーキテクチャ
  - オブザーバビリティ統合
  - AgentCore 評価
  - （ラボ1）Amazon Bedrock Strands と AgentCore を使用したインテリジェントな金融エージェントの構築とデプロイ

5. Well-Architected エージェンティック AI システム
  - Well-Architected フレームワークの適用
  - 本番の準備状況
  - 付録: 柱別の Well-Architected 設計戦略

実習/演習内容詳細

演習/デモ内容
ラボ1: Amazon Bedrock Strands と AgentCore を使用したインテリジェントな金融エージェントの構築とデプロイ

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ご注意・ご連絡事項

・弊社経由でお申込みされた場合、APNパートナー割引は適用されませんのであらかじめご了承ください。
・ご受講前に、電子ブックビューア【BookShelf】のアカウント登録をお済ませください。
・ご受講当日、電子テキスト閲覧用の各種デバイス(スマートフォン、タブレット、ノートPC等)を研修会場へお持ち込みいただいても結構です。

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