DEVELOPER HANDBOOK / 開発者向け技術教科書

AIエージェントを理解し、
自社のコードと仕組みに融合する。

単なるプロンプト送受信（LLMチャット）を超えて、自律的にツールを呼び出し、タスクを完遂する「AI Agent」の内部構造を解体。プログラマーがどこを最適化すべきか、既存のWebアプリや業務システムへどう安全に組み込むかを体系的に解説します。

CURRICULUM

開発者向けカリキュラム全4章

基礎概念から全体構造、コンポーネント最適化、既存アプリ統合パターンまで段階的に学べます。

CHAPTER 01 · 読了目安 10分

LLM単体呼び出しとAgentの境界線、ReActループ、自律性のリスクとエンジニアの設計責務。

CHAPTER 02 · 読了目安 12分

Brain, Memory, Tools, Planning, Safetyの5大コンポーネント構造とデータフロー。

CHAPTER 03 · 読了目安 15分

Transformer, LLM, RAG, MCP, SKILLの仕組みと、プログラマーがチューニングすべき急所。

CHAPTER 04 · 読了目安 14分

Gateway方式、Sidecar方式、Event-driven方式、安全なHITL承認UIの組み込みパターン。

SYSTEM INTEGRATION

Agentに与えるツールは「調査・計算・ドラフト作成」に留め、DB確定や外部送信は人間の承認キュー（HITL）を経由させる。

自然言語の出力に頼らず、Structured Outputs（JSON Schema）を用いて型安全な通信を担保する。

最大ループ回数、タイムアウト、トークン上限を設定し、自律性の暴走やトークン破産を防ぐ。

ReActの全ループログと消費コストを追跡し、異常時は環境変数ひとつで手動運用へフォールバックできる設計にする。

「自社の既存システムにAI Agentをどう組み込むべきか」「MCPサーバーの設計方針」など、技術的な疑問・設計のご相談もメールでお気軽にお寄せください。