ゲーム推薦エージェント（game-recommendation-agent）

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ゲーム推薦エージェント（game-recommendation-agent）

ゲーム推薦エージェント（game-recommendation-agent）

Strands Agents SDK と Amazon Bedrock を使って Metacritic のデータを元にゲームのおすすめを行うデモ用エージェント。プラットフォームやスコア、ユーザーの嗜好を考慮してパーソナライズされた推薦を行う仕組みを示し、エージェント設計（ツール、プロンプト、外部データ利用、AWS 統合）を学べるサンプルプロジェクトです。デモスクリプトとサンプル設定を備え、エージェントの基本的な構成と実装例を通して開発・拡張の出発点を提供します。

https://github.com/salihgueler/game-recommendation-agent

概要

このリポジトリは「Game Recommendation Agent」と名付けられた、Metacritic のデータを活用したゲーム推薦エージェントの実装例です。Strands Agents SDK（AWS のオープンソース）を利用してエージェント構造を定義し、生成系モデルは Amazon Bedrock 経由で利用する設計になっています。ユーザーのプラットフォーム指定や好み、Metacritic のスコア情報を組み合わせて候補を絞り込み、自然言語でのやり取りを通じてパーソナライズされた推薦を返すデモを提供します。学習目的やプロトタイプ作成に適した軽量なサンプルで、AWS 認証情報や環境変数を設定すればローカルで動かせます。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 11
  • フォーク数: 2
  • ウォッチャー数: 11
  • コミット数: 19
  • ファイル数: 9
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • Strands Agents SDK を用いたエージェント設計（ツール定義、プロンプト、実行フローの構築）
  • Amazon Bedrock 経由の LLM を利用して自然言語理解と生成を行う構成
  • Metacritic のスコア／プラットフォーム情報に基づくフィルタリングと推薦ロジック
  • デモスクリプト（demo.py）でインタラクティブに挙動を確認可能

技術的なポイント

本プロジェクトは「エージェント」概念の実例として、外部知識ソース（Metacritic）と大規模言語モデル（Amazon Bedrock）を橋渡しする実装に焦点を当てています。Strands Agents SDK を使うことで、エージェントはツール（外部データ取得・検索など）と生成モデルを組み合わせ、計画（planner）→実行（executor）というワークフローを明示的に定義できます。README から読み取れる設計方針は以下の通りです。

  • データソース: Metacritic のゲームデータ（スコア、プラットフォーム、タイトル・説明など）を利用し、推薦候補の候補集合を構築。静的なデータファイルか API からのフェッチを経て、スコアやプラットフォームフィルタで候補を絞る典型的なリコメンダーパイプラインです。
  • モデル統合: Amazon Bedrock を通じて LLM を呼び出し、ユーザーの自然言語クエリを解釈して推薦基準へ変換したり、複数候補の説明文を生成します。Bedrock 利用のための認証情報やエンドポイント情報は .env.example に示されており、実行環境で環境変数をセットする想定です。
  • エージェント構成: agent.py にエージェントのコアがあり、Strands の SDK を用いてツール（例: Metacritic 検索）を登録、プロンプトテンプレートや対話の流れ（ユーザーからの要求 → ツール呼び出し → レスポンス生成）を定義します。demo.py はその動作例を対話的に示すドライバで、ローカル実行や簡易デモに利用できます。
  • 可搬性と拡張性: SDK ベースの設計により、別データソースの追加や検索エンジン・埋め込みベースの類似度検索の導入が容易です。推奨改善点としては、Metacritic データの定期更新、キャッシュ戦略の導入、複数モデルの比較、評価メトリクスの実装（ユーザー満足度やヒット率）などが挙げられます。
  • 実運用上の注意: Bedrock の利用には AWS 権限やコスト管理が必要で、API 呼び出し回数に伴うレイテンシや料金、また Metacritic からのデータ取得がスクレイピングに依存する場合は利用規約の確認とレート制御／キャッシュが重要です。プライバシー観点ではユーザー嗜好データの扱いに注意する必要があります。

このリポジトリは教育的なサンプルとして、エージェントがどのように外部知識・ツールと連携し、人間のリクエストを具体的な検索・推薦アクションに落とし込むかを示します。実運用を目指す場合はデータ整備、スケーリング、評価基盤の追加が求められます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .env.example: file
  • .gitignore: file
  • README.md: file
  • agent.py: file
  • demo.py: file

…他 4 ファイル

（注）.env.example により AWS/Bedrock の設定や必要な環境変数が示されているため、ローカルでの実行前に環境変数の設定が必要です。demo.py を実行することでエージェントのインタラクションを確認できます。

まとめ

学習用・プロトタイプ用として分かりやすく、Strands + Bedrock を使ったエージェント設計の良い出発点です。