AWSは2026年5月5日、AIエージェントの品質を継続的に改善する「AgentCore Optimization」をプレビュー公開した。AIエージェントはローンチ時に高性能でも、モデルの進化、ユーザー行動の変化、プロンプトの転用などで品質が静かに劣化する。この課題に対し、観察・評価・改善のループを自動化するのが本機能の位置づけである。
中核となるのはRecommendations APIで、本番トレースとCloudWatch Logsを入力に、システムプロンプトまたはツール説明の改善候補を自動生成する。生成された設定は、モデルID・システムプロンプト・ツール説明をまとめた不変バージョン管理済みバンドルとして扱われ、コード変更なしに切り替えができる。ロールバックや差分比較がデプロイ作業を伴わず成立する点が運用上の利点となる。
検証層ではバッチ評価とA/Bテストが用意される。バッチ評価はCI/CDパイプラインに組み込め、既知のテストケースに対するリグレッションを検出する。A/BテストはAgentCore Gateway経由で本番トラフィックを任意の割合で分割し、信頼区間とp値付きで結果を返す。統計的根拠付きの判定は、モデル変更の社内説明責任の素材としても使える。
採用事例としてNTTデータと野村総合研究所が改善サイクルの効率化について公式コメントを寄せている。日本の大手SIerの名が公式発表に並んだことで、国内エンタープライズ案件におけるAgentCoreの参照構成としての位置づけが強まる。実装を試す読者向けにはMarket Trends Agentのサンプルとチュートリアルがawslabsで公開されている。
