harness-starter-kit は魔法ではない。エラーを早く表に出すためのもの

Claude Agent SDKとAmazon Bedrock AgentCoreを組み合わせ、自然言語で与えられた数理最適化問題をPuLPで解くAIエージェントを構築した事例。FASTテンプレートをベースにシステムプロンプトを調整し、CodeInterpreterを経由したコード実行で隔離環境での計算を実現。

Cactus ComputeのNeedleは、Geminiのツール呼び出し能力を26Mパラメータの小型モデルに蒸留し、エッジデバイスやプライベート環境でのAgent展開を現実化させた。同時に、LLMが形式化を避けヒューリスティックに頼る傾向や、政治的バイアスを持つ課題が顕在化し、実装段階で安全設計をアーキテクチャに組み込む必要性が強調される。

Claude Managed Agents の「Dreaming」機能と AgentCore Optimization の設計思想・実装方法を徹底比較。推論深度、メモリ効率、タスク適用範囲の違いを具体例で解説し、各手法の使い分けポイントを示す。

推論モデルの進化と超ロングコンテキスト対応により、「どう聞くか」から「何を渡すか」へスキルの中心が移動。構造化データの設計、RAGの精度重視、情報配置の最適化といったコンテキスト設計が、production環境で勝つための必須スキルになったことを解説。