エージェンティック AI の基本的な概念
Basic Concepts of Agentic AI
AI 生成試験ガイド v1.1 準拠人による確認：未実施
このページの内容は、AWS 公式の試験ガイドをもとに AI が作成しました。誤りを含む可能性があります。正式な情報は公式の試験ガイドで確認してください。
概要
は目標指向で、計画、、、のを行い、複数のエージェントが協調することもある。MCP はエージェントを外部のやデータにつなぐ標準プロトコル、A2A はエージェント同士が直接やり取りするためのもの。
Agentic AI is goal-driven: it plans, uses tools, keeps memory, and orchestrates workflows, sometimes with multiple agents collaborating. MCP is the standard protocol for connecting agents to external tools and data; A2A lets agents talk to each other directly.
主な用語
| 日本語 | English |
|---|---|
| Agentic AI | |
| Multi-agent system | |
| Supervisor pattern | |
| / / | Swarm / Graph / Workflow |
| Model Context Protocol | |
| Agent-to-Agent (A2A) | |
| Memory management | |
| Tool use | |
| Workflow orchestration |
解説
日本語の解説は準備中です。上の概要と用語表で要点を確認し、確認テストで理解度を確かめてください。
出典：AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 試験ガイド Domain 2 › Task 2.1
項目名と要約は本サイトによるものです。試験ガイドの原文は公式サイトで確認してください。
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