8月21日、AWSが「Scaling agentic AI: Enterprise patterns without vendor lock-in」と題した記事を公開した。エンタープライズ規模でエージェントAIシステムをベンダーロックインなしにスケールさせるためのアーキテクチャ原則と実装パターンを詳しく紹介している。
記事の核心にある逆転の発想は、フレームワークを統一しようとするのではなく、コントロールプレーン（制御基盤）を統一するというものだ。複数のフレームワーク・モデル・プロバイダーが共存する状況を「避けるべき問題」として扱うのではなく、その断片化をいかに管理するかに設計の焦点を当てている。
「マルチエブリシング」環境が現実になった
エンタープライズAIの導入が進むにつれ、組織の内部は複数のフレームワーク・モデル・プロバイダー・チームが混在する「マルチエブリシング」環境へと自然に収束していく。
各チームは要件に応じて異なるフレームワークを選択する。あるチームは構造化ワークフローを重視し、別のチームはエージェント間の協調、またはモデル駆動の決定論的パイプラインを優先する。基盤モデル（Foundation Model）層もコスト・レイテンシ・性能のトレードオフが異なり、単一プロバイダーへの標準化は現実的でない。
この状況を「避けるべき問題」として扱うのは誤りだ、とAWSは指摘する。問題はこの状態を避けることではなく、断片化を引き起こさずに管理することにある。
ベンダーロックインを避けるコアとなる設計原則
記事が提示する最も重要なコンセプトは、「アプリケーション層の下で標準化する」という考え方だ。フレームワークやモデルの選択を統一しようとするのではなく、コントロールプレーン（制御基盤）とエグゼキューションプレーン（実行基盤）を分離することを原則とする。
具体的には以下を一元化し、エージェントの実装や実行は分散させたまま保持する：
- アイデンティティとポリシー管理（IAM、AWS Organizations）
- 統合オブザーバビリティ（CloudWatch、AWS X-Ray）
- コスト管理とルーティング（動的なモデル・インフラ選択）
標準化をフレームワーク・レベルで強制しようとすると、チームが制約を回避し、承認済みアーキテクチャの外で独自進化するという逆効果が生じる。この設計思想はその失敗パターンへの直接的な回答となっている。
その他、記事が挙げるコア原則は以下の通りだ：
| 原則 | 内容 |
|---|---|
| 統合オブザーバビリティ | フレームワーク固有ツールに依存しない共通テレメトリ層 |
| 集中ガバナンス | 個々のエージェントではなくプラットフォームとして実装 |
| 動的ルーティング | コスト・レイテンシ・精度に基づいてタスクをリソースへ動的マッチング |
| レジリエンス設計 | リトライ・サーキットブレーカー・フォールバックパスの明示的定義 |
| 段階的オーケストレーション進化 | 集中型から始め、成長に応じてイベント駆動の分散型へ移行 |
AWSサービスとの対応関係
記事では上記の原則をAWSサービスに具体的にマッピングしている。特に注目すべきは**Amazon SageMakerとAmazon Bedrockの役割分担**だ。
- Amazon SageMaker：モデルのカスタマイズ（ファインチューニング）・デプロイ・推論の統合実行基盤。リアルタイム・非同期・バッチ推論をサポートし、エンタープライズ全体での一貫した運用モデルを提供する
- Amazon Bedrock：基盤モデルへのマネージドアクセスを提供し、インフラ管理なしに素早い実験・本番利用を可能にする
両者は役割が明確に異なる。SageMakerは「モデルをどう動かすか」という実行制御を担い、Bedrockは「どのモデルに素早くアクセスするか」というアクセス抽象化を担う。この分離により「モデルアクセス」と「モデル実行」を切り離せるため、特定プロバイダーへの依存を構造的に回避できる。オーケストレーション層にはLambda・Step Functions・API Gatewayを用い、動的ルーティングとワークフロー協調を実現する。
3つの実装パターン
記事は、これらの原則を適用した際に企業が収束する3つのアーキテクチャパターンを提示している。これらは相互排他的でなく、多くのエンタープライズは複数を組み合わせて使用する。
パターン1：内部エージェントプラットフォーム（業務プロセス自動化）
複数チームが独立してエージェントを構築し始めると、インフラの重複とガバナンスの不整合が生じる。共通のモデルアクセス・ガバナンス・オブザーバビリティをプラットフォーム層に集約しつつ、各チームはアプリケーションロジックやCI/CDパイプラインを自律的に管理する。
パターン2：顧客向けエージェントプラットフォーム（ISV・SaaS向け）
エージェントを外部公開する場合、マルチテナント分離と信頼性が設計の中心となる。各リクエストにテナントコンテキストを付与し、エージェントがそのテナントのデータとツールのみにアクセスするよう保証する。外部IDプロバイダーとの統合も考慮される。
パターン3：ワークロード特性に応じた動的ルーティングパターン
記事ではさらに、ワークロード要件と運用制約に応じた第3のパターンが解説されている。パターン名は元記事に記載されており、コスト・レイテンシ・精度のトレードオフをリアルタイムで判断しながらリソースを動的に割り当てる構成が中心となっている。3つのパターンはすべて前述の設計原則を前提としており、組織の成熟度や公開範囲に応じて使い分けることが想定されている。
本記事はマルチエージェントシステムシリーズのPart 2にあたる。Part 1は単一ユースケース内でのマルチエージェントオーケストレーションの設計・最適化を扱った記事として公開されているが、Part 1の正確なURLとタイトルは元記事のリンクから確認していただきたい（本稿執筆時点でPart 1への直接リンクが確認できなかったため、誤記を避けるため掲載を省略した）。
詳細はScaling agentic AI: Enterprise patterns without vendor lock-inを参照していただきたい。
