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AIエージェントは、組織が情報を見つけて行動する方法を変えていますが、共通の構造的制限があります。それは、知識がトレーニング時点で固定されていることです。今日の株価やスポーツのスコア、1時間前に出荷されたリリースについてエージェントに尋ねても、応答できません。Amazon Bedrock AgentCoreのウェブ検索は、そのギャップを解消します。この完全管理型のウェブ検索機能は、エージェントがインフラストラクチャのオーバーヘッドなしでウェブから情報を取得できるようにします。これは、管理されたターゲットまたはコネクタとして利用可能で、AgentCore Gatewayに接続します。エージェントは標準のツール/リスト呼び出しでそれを発見し、他のMCPツールのように呼び出します。検索APIをプロビジョニングする必要はなく、外部の認証情報を管理する必要もなく、結果の解析を維持する必要もありません。この単一のコネクタの背後には、Amazonが維持する目的に特化したウェブインデックスがあり、数十億のドキュメントを網羅しています。Amazonはインデックスを継続的に更新し、新しいコンテンツを数分以内に反映します。プライバシーモデルにより、クエリはAWSを離れません。情報の取得は、知識グラフとモデルコンテキストに調整されたセマンティックスニペット抽出を組み合わせることができます。この投稿では、Amazon Bedrock AgentCoreのウェブ検索がどのように異なるのか、なぜ重要なのか、そして数行のコードでどのように接続するのかを説明します。