こんにちは！好きなラーメンは二郎系！
AWS認定講師の久保玉井です。

2025/12/1(月)からラスベガスで開催中の「re:Invent 2025」ですが、私も現地参加し様々なセッションに参加しています。

今回は、Build a multi-agent role-playing Game Master with Strands Agents というセッションが今私が準備中の弊社トレーニングに活用できそうだなと感じたのでご紹介していきます！

ではさっそく見ていきましょう！

目次

Strands Agentsで作る「TRPGのゲームマスター」セッション

今回受講したセッション、Build a multi-agent role-playing Game Master with Strands Agents ですが、AWS のオープンソース SDK である Strands Agentsを使って、テーブルトークRPG（TRPG）の「ゲームマスター（GM）」をマルチエージェントで構築するデモが紹介されていました。

Strands Agentsとは？

AWSが提供するオープンソースなSDKです。

Strands Agents – オープンソース AI エージェント SDK の紹介

Strands Agentsとは、AWSが開発したオープンソースのAIエージェント開発用SDKです。開発者が複雑なロジックを記述するのではなく、大規模言語モデル（LLM）にタスク実行を委ねる「モデル駆動型アプローチ」を採用しており、Pythonコードを数行書くだけで、プロンプトとツールを定義するだけでAIエージェントを構築できます。 

今回のセッションでもStrands Agentsについて紹介をしていました。

MCPやA2Aにも対応しているという説明をしていたのですが、非常にわかりやすい図で解説されてました。

MCPとは？

A2Aとは？

こういう図説を作れる人は「あ！優しい人だ！」って毎回私は感じます。
人に対して優しく説明するって大事ですよね？

Strands Agentsを使ってテーブルRPGのゲームマスターを作る！

さてオープンソースなStrands Agentsの紹介が終わったあとに具体的な利用例の説明がありました。

それはテーブルRPG（TRPG)のゲームマスターを作ろう！という内容です。

テーブルRPGのゲームマスターってゲームのストーリーやルール理解、ゲーム進行などある程度知識や経験が必要になるのですが、そのゲームマスターの部分を生成AIで作っちゃおうというわけです。

• ゲームマスターを一つの巨大なモデルに任せるのではなく、「ストーリー担当」「ルール判定担当」「NPC 会話担当」など複数の役割を持つエージェントに分ける
• それぞれのエージェントがツールやメモリを持ち、協調しながら一つの物語体験を作り上げる
• Strands Agents のワークフロー機能を使って、こうしたマルチエージェントの流れを定義する

Strands Agents を使って複雑なエージェントワークフローを構築するデモがあり、RPG という題材も相まって非常に楽しい内容でした！

それぞれのエージェントが連携しながら動くのが見ていて面白かったです！

GitHubでも公開されてます！

ちなみにセッションで紹介されていた内容はすでにGitHubでも公開されています。

https://github.com/aws-samples/sample-once-upon-agentic-ai

また非常に助かるのが、Workshopとしても公開されているんですよ！

Once Upon Agentic AI: A Developer's Epic Journey

手順も詳しく解説あるので試しやすいですね！

弊社のトレーニングに活かせるのでは？

さて今回のセッションですが、なぜ私が受講したのか？

実は弊社では、Developing Generative AI Applications on AWSというトレーニングコースを提供しています。

Developing Generative AI Applications on AWS

人気のコースで実は私も提供できるように準備中です（11月末でApprovedにはなったｗ）

Developing Generative AI Applications on AWSとは？

弊社で提供している Developing Generative AI Applications on AWS は以下の方々を対象とした2日間のコースです。

• AWS 上で大規模言語モデルや生成AIを使ったアプリケーションを開発したい方
• これから本格的に Amazon Bedrock を触っていきたい開発者の方

トレーニングコース内容として以下のように構成されています。

- 生成AIの基礎とユースケース、リスクと利点
- 生成AIプロジェクトの計画とビジネス価値の整理
- Amazon Bedrock の基本とアーキテクチャパターン
- プロンプトエンジニアリングの基礎とテクニック
- RAG やファインチューニングなどのアプリケーションコンポーネント
- LangChain / LangGraph と Amazon Bedrock の連携
- チャットボット、Q&A、要約、コード生成といった典型パターン


もちろん座学だけではなく、演習もあります。

- Bedrock モデルをゼロショットプロンプトで呼び出す
- Amazon Titan Text Premier でテキスト要約を行う
- Bedrock を使った Q&A やチャットボットを構築する
- LangGraph と Bedrock モデルを統合する


「口頭だけで説明を聞いて終わり」ではなく、手を動かしてアプリケーションの動きを確かめながら学べる構成になっているので楽しいんですよね！

デモンストレーションで使えるのでは？

そんなDeveloping Generative AI Applications on AWS では、講師が行うデモンストレーションの中でCrew AI を使ったマルチエージェント実行の例があります。

•   Strands Agents を使って、TRPG風のマルチエージェント Game Master が実際に動いている様子をお見せする  
• 「どのエージェントがどの役割を担当しているのか」「どんなツールやメモリを使っているのか」を丁寧に解説

• Amazon Bedrock や LangChain/LangGraph の構成と照らし合わせて、 「今学んでいるコンポーネントが、こういう形でゲーム体験に落とし込まれている」というつながりを整理する

• デモで見た内容をベースに、 受講者の皆さんにシンプルなマルチエージェント構成を自分の環境で構築してもらう

• 「LLM やエージェントの挙動」がイメージしやすい
• 純粋に楽しいので、学習のモチベーションが上がりやすい

楽しみながらレベルアップできる生成AIトレーニング

re:invent 2025はまだ始まったばかりで、これからどんどん新しいサービスも発表されるのでは？と予想しています。

新しく便利なサービスが提供されると面白いですよね？
Kiroあたりもなにか発表されるのでは？と予想していて今からワクワクしてます。

私としてはトレーニングを受講される皆様に価値を提供するために以下心がけています。

• 楽しみながらトレーニングを受ける
• 手を動かして実装してみる
• 自分の現場で「こう使えそうだ」というイメージを持ち帰ってもらい、お仕事に活用してもらう

トレノケートのAWS研修で、学びを実践力に変える