クイズ：ReAct パターン・推論分解・モデルアンサンブル（D2 タスク 2.1.2・2.1.4）

クイズ1

あるチームが、多段の推論・ツール実行・分岐・リトライを伴うエージェントワークフローを構築しています。各ステップの実行状況を可視化し、失敗箇所を特定して段階リトライできる構成にしたい要件です。最も適切な設計はどれですか。

ReAct パターンにおける「Observation」が指すものはどれですか。

月間の大量リクエストのうち大半は単純な問い合わせで、ごく一部だけが高度な推論を要します。コストを抑えつつ難しい要求の品質を保ちたい要件です。最も適切なモデルアンサンブル戦略はどれですか。

複雑なレポート生成タスクを、要約・分析・整形の 3 つのサブタスクに分けて処理したいと考えています。各サブタスクの成否を切り分け、失敗段階だけをリトライできるようにしたい要件です。最も適切なアプローチはどれですか。

信頼性が重要な要約タスクで、複数の基盤モデルに同じ入力を同時実行させ、結果を統合して品質を底上げしたいと考えています。AWS でこの並列実行と集約を宣言的に組むのに最も適したサービスはどれですか。

あるエージェントを素早く立ち上げたく、ReAct の反復ループ（思考と行動の交互実行）を自前で実装したくありません。AWS でこの反復をマネージドに任せる最も適切な選択はどれですか。

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