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エージェント工学

AIエージェント開発

MCP、関数呼び出し、検索、メモリ、信頼性の高いマルチステップ実行パターンを使って、ツールを利用するエージェントを構築します。

プロンプトのデモから、可観測なエージェントワークフローへ移行します。
構造化された学習パス

開発の順序で学ぶ。

判断から始め、実装へ進み、本番チェックで締めくくる。

1

タスクを定義する

境界、完了条件、人間の確認ポイントを設定します。

2

ツールを接続する

厳密なスキーマと権限を用いて、ツール呼び出しまたはMCPを使用します。

3

コンテキストを追加する

検索、メモリ、安定したキャッシュ済み指示を組み合わせます。

4

実行を評価する

完了率、修正回数、レイテンシ、タスクあたりのコストを測定します。

主要ガイド

記事を孤立させず、テーマの権威を築く。

5件のガイド付き起点
基礎01

AIエージェントAPIの基礎

計画、ツール、完了を支えるリクエストループ。

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プロトコル02

MCP統合ガイド

Model Context Protocol を使って、エージェントをツールとデータに接続します。

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ツール03

ツール呼び出しパターン

スキーマ、検証、再試行、安全な実行。

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コンテキスト04

エージェント向けRAG

各ステップに必要な最小限の有用なコンテキストを取得します。

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メモリ05

エージェントメモリ設計

作業用メモリ、ユーザーメモリ、永続状態を分離します。

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ユースケース

リポジトリエージェントを構築する

エージェントに限定された目標、リポジトリツール、明示的な検証手順を与え、完了を報告させます。

まずは読み取り専用で調査
限定された書き込み権限
ツール結果の検証
ビルドとテストの証跡
ハブの最新情報

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テスト

すべてのグローストピックを探す。

AI APIガイド
モデル候補の絞り込みから、本番で動くリクエストまで到達できます。
LLM インフラストラクチャ
プロバイダーやモデルの変更に耐える AI リクエスト層を構築します。
AIエージェント
プロンプトのデモから、可観測なエージェントワークフローへ移行します。
コスト最適化
品質や信頼性のトレードオフを隠さずに、コストを下げます。
モデル比較
ランキングの見出しではなく、仕事に基づいてモデルを選定します。
チュートリアル
動作するパターンをコピーし、理解して、アプリケーションに適用できます。
AEO対応の回答

よくある質問

AIエージェントはチャットボットと何が違いますか？

エージェントは、定義された成果に向けて状態を追跡しながら、複数のステップにわたってツールを選択し実行できます。

エージェントはいつメモリを使うべきですか？

情報をステップやセッションをまたいで保持する必要がある場合にのみメモリを使います。短期的な推論と永続的なユーザー情報は分けてください。