AWSの認証情報で検索し、URLや公開日を取得できます。LangGraphの例では期間・検索予算をコードで固定し、既報の結果を除外します。 検索結果の出典確認と脆弱性の確認は別です。日付、対象名、引用元を検査した後も、重要な判断には公式情報との照合が残ります。 最新情報の検索をAWSの認証へ統合 AWSは11月10日、Amazon Bedrock AgentCoreのWeb Search APIを利用できると説明しました。AWSが運営するウェブ索引へ問い合わせ、タイトル、URL、公開日、関連部分を返します。検索は既存のAWS認証情報で署名し、外部の検索エンジンへ送らないとしています。別の検索キーを保管する必要を減らす構成です。対象ドメインの指定や除外、公開日の範囲指定にも対応します。記事ではLangGraphを使い、利用するソフトウェアの依存関係を毎日確認する例を示しています。最新の情報を検索できることと、その情報が正確だと検証できることを分けて設計する点が特徴です。 検索の制約をモデルの判断から分離 例はnpm、PyPI、コンテナの基本イメージを別の枝で調べます。モデルが検索語を選びますが、日付、除外元、検索回数はコード側で固定します。結果には引用元を付け、枝ごとの検索で返ったURLかを確認します。資料が対象のパッケージ名を含むか、脆弱性の識別番号が存在するか、公開日が期間内かも検査します。最後に保存済みの結果と比べ、既に報告したものを外します。AgentCore Gatewayを通じれば、管理者の方針を複数のAgentやMCPクライアントに適用する方法もあります。公式例の実行では並列の3枝が36秒で終わり、個別の合計99秒と比べています。これは当該試験の値です。継続的な調査を行うチームには、検索と記録と制約を一体で扱う例になると見られます。検索で得た情報を一度構造化し、引用元との対応をプログラムで調べます。生成した文章だけに判断の根拠を残さない構成です。 一致の検査を重大性の確認へ広げない 記事は例の検査が保証しない範囲も明示しています。重要度、悪用の有無、影響する版、推奨される行動までは検証していません。索引で新しく日付が付いたページが、古い出来事を説明する場合もあります。実運用では権威ある脆弱性情報との照合と、人による確認が必要だとしています。検索の回数とモデル呼び出しには利用量に応じた費用が発生します。継続運用では一時的なメモリーではなく、永続化した記録を使うことも論点です。重複を防ぐだけでなく、前回の結果が誤っていた場合に訂正できる記録が重要になる可能性があります。検索条件がモデルの提案で緩まないことを確認し、出典と判断を追える形式で報告することが判断材料です。自動監視の速度を上げることと、実際の対処を承認する工程は分けて設計する必要があると見られます。