AI エージェントは LLM に自律的な行動能力を与える。エージェントアーキテクチャ、ツール統合、マルチエージェント、MCP プロトコル、プロダクションデプロイまで、AI エージェント開発の全てを解説する。
LLMを頭脳として持ち、ツールを手足として使い、自律的にタスクを遂行するソフトウェアシステム――AIエージェントの定義・種類・アーキテクチャを体系的に解説する。
LangChain・CrewAI・AutoGen・LangGraph――主要AIエージェントフレームワークの設計思想・機能・トレードオフを比較し、プロジェクトに最適な選択を導く。
Function Calling、MCP、ツール定義――LLMに「手足」を与えるための仕組みを理解し、安全かつ効果的なツール統合を実装する。
短期記憶・長期記憶・RAG――AIエージェントが文脈を保持し、過去の経験から学習するためのメモリアーキテクチャを設計・実装する。
ReActパターン、ツール選択戦略、思考の連鎖――1つのLLMが自律的にタスクを遂行するシングルエージェントの設計パターンと実装技法。
協調・委任・議論――複数のAIエージェントがチームとして連携し、単体では解決困難な複雑タスクを遂行するマルチエージェントシステムの設計パターン。
DAG・条件分岐・並列実行――事前定義されたフローに従いつつ、LLMの判断で動的に経路を選択するワークフローエージェントの設計と実装。
計画・実行・振り返り――長時間にわたり自律的にタスクを遂行するエージェントの設計パターン。目標分解、自己評価、適応的再計画の仕組みを解説する。
チェーン・プロンプトテンプレート・ツール統合――LangChainを使ったエージェント構築の実践的な実装パターンとベストプラクティス。
状態グラフ・サイクル・チェックポイント――LangGraphを使った状態管理付きエージェントワークフローの設計と実装。
Model Context Protocol――AIアプリケーションとツール間の標準プロトコルを使ったエージェント構築。サーバー/クライアント実装、ツール定義、リソース管理を解説する。
Anthropic公式のエージェント構築ツール――最小限のコードでツール使用エージェントを構築し、MCPサーバーとネイティブ統合する方法を解説する。
ベンチマーク・成功率・コスト分析――AIエージェントの性能を定量的に測定し、継続的に改善するための評価フレームワークと手法。
Claude Code・Devin・Cursor――コードの理解・生成・修正・テストを自律的に行うコーディングエージェントの仕組み、設計パターン、実践的な活用法。
情報収集・分析・要約――複数の情報源から自律的にデータを収集し、構造化されたリサーチレポートを生成するエージェントの設計と実装。
チャットボット・FAQ・エスカレーション――顧客の問い合わせを自動分類し、適切な回答を生成し、必要に応じて人間のオペレーターに引き継ぐサポートエージェントの設計。
分析・可視化・洞察――データベースのクエリ、統計分析、グラフ生成を自律的に行うデータ分析エージェントの設計と実装。