投資銀行Jefferiesは、自律型AIエージェント技術に基づいたフロントオフィス業務の最適化ソリューションを開発しました。このシステムは推論を行い、アクションを計画し、基盤モデルと外部ツールの呼び出しを調整しながらタスクを実行する能力を備えています。

このプロジェクトの技術実装は、大規模言語モデル、Amazon Bedrockサービス、および同プラットフォームのナレッジベースに依存しています。多様なデータソースやツールへのエージェントの安全な接続を単一のインターフェースを通じて実現するため、オープンスタンダードであるModel Context Protocol（MCP）が採用されました。

開発には、複雑なワークフローを管理するエージェントの作成を可能にするSDK Strands Agentsが使用されました。これにより、銀行は個々のソースを手動で統合することなく、トレーディング活動における運用上の課題を克服することができました。