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顧客サービスエージェントが自律的に注文データベースを照会し、返品ポリシーを取得し、回答を合成するためには、組織内の複数のデータソースへの管理されたアクセスが必要です。現代的なデータメッシュ上でエージェントAIアプリケーションを構築するには、データインタラクションチェーンの各層で厳密なアクセス制御を実施する必要があります。自律的にデータベーススキーマを発見し、SQLクエリを構築し、複数のソースからデータを合成するAIエージェントは、Retrieval Augmented Generation（RAG）用に構築された単一チェックポイントモデルでは対処できないガバナンスのギャップを露呈します。組織は、ツールの発見からクエリの実行、応答の合成までの制御を必要とします。この投稿では、AWS上でエージェントAIに必要な安全でスケーラブルなデータ基盤を提供する管理されたサーバーレスデータメッシュの構築方法を示します。アーキテクチャは、コスト最適化された知識ベースのためにAmazon OpenSearch ServerlessをAmazon S3 Vectorsに置き換え、一般的なAmazon S3をAmazon S3 Tablesに置き換え、データメッシュをAgentCore Gatewayを通じてMCPツールとして公開するという3つの重要な変更を加えています。