ある企業が顧客レコードをOpenSearchに保存しており、クエリをデータリクエストに変換し、結果をCSVファイルとしてエクスポートし、それらのファイルをAmazon S3にアップロードするAIベースのソリューションを必要としています。このワークフローを実装するための最も運用効率の高いオプションはどれですか？

AIエージェントは、複雑なタスクを自律的に実行するために設計されており、このシナリオのような複数のステップ（クエリの変換、データの抽出、ファイルのエクスポート、S3へのアップロード）を効率的にオーケストレーションできます。これにより、運用上のオーバーヘッドが最小限に抑えられます。単一の基盤モデルでは、このような多段階のプロセス全体を直接管理することは困難です。従来のソフトウェアアプリケーションでは、AIの利点（自然言語処理など）が活用できず、開発と保守に多くの労力が必要になります。決定木モデルは分類や回帰に適していますが、このような複雑なデータ処理とファイル操作のワークフローを生成・実行する能力はありません。