AWS DevOps Agentの構造から読み解く、運用AIエージェントの設計原則

AIエージェントを使った運用を設計する際、まず考えたいのは何と接続し、いつ動かし、どう制御するかです。

障害対応では、メトリクスやログだけでなく、クラウド上のリソース、過去の障害情報、ソースコード、デプロイ、CI/CDなど、複数の情報を組み合わせて原因を調査します。また、安全な範囲で調査や操作を実行する仕組みも必要です。

本セッションでは、AWS DevOps Agentを題材に、運用AIエージェントの設計を8つの観点で捉え直します。接続先環境、テレメトリ、ナレッジ、ソースコード、CI/CD、チャットツール、トリガー、ガードレールを整理し、MCPやA2Aなどの接続方法も取り上げます。

私は約5年間AWS CDKを使い、AWSアーキテクチャを再利用可能な形にしてきました。今回はその延長として、これら8つの要素を組み合わせた運用AIエージェントのリファレンスアーキテクチャを考え、AWS CDKで自社環境に持ち帰って試せる形として実装・紹介します。