この記事では、Jefferies が、基盤モデル (FM) や外部ツールへの呼び出しをオーケストレーションすることで、推論、計画、実行が可能な AI エージェントを構築するためのエージェントハーネス SDK である Strands Agents を基盤としたソリューションで、これらの課題をどのように克服したかを掘り下げます。このソリューションは、大規模言語モデル (LLM)、Amazon Bedrock、Amazon Bedrock Knowledge Bases を使用します。また、AI エージェントが統一されたインターフェースを通じて、多様なデータソースやツールに安全に接続するのに役立つオープンスタンダードである Model Context Protocol (MCP) も使用します。ソリューションの概要、基盤となるテクノロジースタックを選択した理由、得られた教訓、そして Jefferies でソリューションが生み出したビジネスインパクトについて説明します。