AWS、正常動作するAIエージェントの遅延とメモリ増加を追う監視手法を公開

概要

※本記事は公開情報をもとに編集部が再構成したサマリです。一次情報は出典欄をご参照ください。

AWSは2026年7月31日、Amazon Bedrock AgentCore ObservabilityとAmazon CloudWatchを使い、本番AIエージェントの性能問題を調べる手法を公開した。エラーとして表れない応答遅延と、長時間セッションで増え続けるメモリを主な対象としている。

AIエージェントは、モデル推論だけでなく、ツール呼び出し、外部API、データ取得など複数工程を通る。処理全体の平均時間だけを見るのではなく、トレースを工程へ分解し、時間や資源を多く使う箇所を特定する方法を示した。

事実のポイント

• 公開日: 2026年7月31日
• 対象: 正常終了するが遅い処理と、長時間セッションのメモリ増加
• 利用機能: AgentCore ObservabilityとCloudWatch
• 分析単位: セッション、トレース、個別の処理区間

用語・背景の補足

AIエージェントでは、応答が返るだけでは正常運用と判断できない。外部サービスの待ち時間、不要な再試行、履歴の蓄積は、少しずつ遅延と資源消費を増やす。処理区間ごとの観測情報を残すと、モデル、ツール、接続先のどこを改善すべきか切り分けやすくなる。

注意点

• 詳細な入出力を記録する場合は機密情報のマスキングが必要
• 監視自体が保存量や処理負荷を増やすため、記録範囲と保持期間を決める必要がある
• 遅延の改善後も、回答品質や業務上の完了率を別に確認する必要がある

編集部見解

（追記予定）