IDPエージェント

概要

IDP Agentは、ユーザーとの会話を通じて文書を検索・分析し、成果物（アーティファクト）を生成するメインエージェントです。Strands SDKのReActパターンで動作し、MCPツールとCode Interpreterを組み合わせて複合的なタスクを実行します。

ユーザーの質問
  │
  ▼
AgentCore Runtime（HTTPストリーミング）
  │
  ▼
Strands Agent（Claude Opus 4.8、デフォルト）
  ├─ 1. 意図の把握
  ├─ 2. 実行計画の策定
  ├─ 3. スキルロード → ツール呼び出し → 結果収集
  └─ 4. 引用付き最終回答の生成

モデル選択

ユーザーはチャット入力欄で、ターンごとに使用するモデルと推論（reasoning）強度を選択できます。

選択可能なモデルは SSM パラメータ（/idp-v2/chat/models）に定義されたカタログからランタイムに読み込まれます。モデルの追加/削除は再デプロイなしにパラメータの編集だけで反映されます。
エージェントはリクエストされた model_id をカタログの許可リストで検証します（フロントの選択 UI はセキュリティ境界ではありません）。許可されていないモデルはデフォルトモデルにフォールバックします。
推論強度（low/medium/high）は、最終的に確定したモデルが対応している場合のみ output_config.effort として渡されます。
モデルを変更すると新しい会話が開始され、1 つのセッションに複数モデルの応答が混在しません。

スキルシステム

エージェントはスキル単位で動作します。スキルは.skills/{name}/SKILL.mdに定義されたMarkdownファイルで、エージェントがタスク実行前に読んで従う指示書です。

スキル	用途	使用ツール
search	文書検索 + Web検索戦略	Search MCP (graph_traverse, graph_keyword)、AgentCore Web Search
dataset	構造化データ（Excel/CSV）Text2SQL クエリ	Data MCP (search_datasets, describe_dataset, run_sql)
docx	Word文書の作成/編集	Code Interpreter（python-docx）
xlsx	Excelスプレッドシートの作成/編集	Code Interpreter（openpyxl）
pptx	PowerPointの作成/編集	Code Interpreter（python-pptx）
diagram	構造ダイアグラムの生成	Code Interpreter（Mermaid）
chart	データ可視化チャートの生成	Code Interpreter（Matplotlib）
qa-analysis	QA分析管理	QA MCP
markdown	Markdown文書の生成	MD MCP

実行フロー

ユーザー: 「V-101バルブの分析結果をWordにまとめて」
  │
  ├─ [1] searchスキルロード → 文書検索
  │   ├─ Search MCP（summarize）→ ベクトル + FTS検索
  │   └─ Search MCP（graph_traverse）→ エンティティ接続探索
  │
  ├─ [2] docxスキルロード → Word文書作成
  │   └─ Code Interpreter → python-docxで文書作成 → S3アップロード
  │
  └─ [3] 引用付き最終回答
      → [document_id:doc_xxxxx](s3_uri)
      → [artifact_id:art_xxxxx](filename.docx)

MCPツール

AgentCore Gatewayを通じてアクセスするMCPツールです。

Search MCP

ツール	説明
`summarize`	ハイブリッド検索（ベクトル + FTS）→ Haiku要約、qa_idsを返却
`overview`	プロジェクト文書一覧の取得
`graph_traverse`	qa_idsベースのエンティティグラフ探索、関連ページの発見
`graph_keyword`	キーワードベースのグラフ検索

Document MCP

ツール	説明
`extract_text`	PDF/DOCX/PPTXからテキスト抽出
`extract_tables`	文書内テーブルの抽出
`create_document`	PDF/DOCX/PPTXの作成
`edit_document`	既存文書の編集

Data MCP（構造化データ Text2SQL）

Excel/CSV から変換された Parquet データセットを SQL でクエリします。正確な集計・フィルタ・ソートが必要な構造化データに使用します。

ツール	説明
`search_datasets`	プロジェクト内のデータセットを名前/説明ベースでハイブリッド検索
`describe_dataset`	データセットのスキーマ・サンプル・クエリ例（リファレンス文書）の取得
`run_sql`	DuckDB で Parquet データセットに read-only SQL を実行

その他のMCP

MCP	ツール	説明
Image MCP	`analyze_image`	画像分析
QA MCP	`get_document_segments`	文書セグメントの取得
QA MCP	`add_document_qa`	QA分析の追加
MD MCP	`load_markdown`	Markdownの読み込み
MD MCP	`save_markdown`	Markdownの保存
MD MCP	`edit_markdown`	Markdownの編集

ローカルツール

Gateway を経由せず、エージェントプロセス内で直接実行されるツールです。

ツール	説明
`render_chart`	応答にインラインチャートカードをレンダリング（hbar / compare / timeline / donut / stacked / scatter）。直前のツール結果の実数値のみ使用
`ask_user`	構造化された選択質問カード（単一/複数/自由入力）を表示。ユーザーの選択は次のメッセージとして渡され、次のターンで反映
`generate_image`	AI画像生成
`code_interpreter`	隔離された Python サンドボックス実行（下記参照）

render_chart と ask_user の結果は、フロントエンドでプレーンテキストの代わりに専用 UI カードとしてレンダリングされます。

Code Interpreter

AgentCore Code Interpreterは隔離されたPythonサンドボックス環境を提供します。AWS SDKが事前設定されており、S3アップロードが可能です。

エージェントがアーティファクト（文書、チャート、ダイアグラム）を生成する際に使用します。

Code Interpreter
  ├─ python-docx、openpyxl、python-pptx （文書生成）
  ├─ matplotlib                           （チャート）
  ├─ mermaid-py                           （ダイアグラム）
  └─ boto3                                （S3アップロード）
       → s3://{bucket}/{user_id}/{project_id}/artifacts/{artifact_id}/

多言語対応

DynamoDBからプロジェクトの言語設定を取得し、システムプロンプトに注入します。エージェントはその言語で応答します。