DenisSergeevitch/agents-best-practices

What it solves

実際のシステムで有用な作業を行える本番安全な AI エージェントを構築する際の課題を解決します。LLM に未監査の直接制御を与えずに済むようにします。モデルを取り巻くランタイム制御平面（「ハーネス」）を設計するフレームワークを提供し、アクションが検証・認可・記録されることを保証します。

How it works

このプロジェクトは「Agent Skill」で、互換性のある AI エージェント（Claude Code や Codex など）がロードできるドメイン知識のポータブルパッケージです。参照ガイドとブループリントのセットを提供し、エージェントが以下の厳格なランタイムループを実装できるよう支援します：指示 → コンテキストビルダー → モデル呼び出し → ツール提案 → バリデーション → 権限決定 → 実行 → 観測。

Who it’s for

コーディング、リサーチ、サポート、運用、営業、金融、データ分析、調達、法務、ヘルスケア、一般的なワークフロー自動化など、あらゆるドメインのエージェントシステムを構築する開発者やアーキテクト向けです。

Highlights

• MVP Blueprints：特定ドメイン向けに、最小限で実用的かつ本番安全なエージェントハーネスを生成します。
• Harness Auditing：プロンプトの問題だけでなく、予算不足やコンテキスト圧縮の失敗など、ランタイムの失敗ポイントを特定します。
• Permission Mapping：ツールをリスククラス（読み取り、下書き、書き込み等）で分類し、自律的に安全に実行できる領域と人間の承認が必要な領域を判断します。
• Runtime Discipline：アクションを実行するのはハーネスでありモデルではないこと、長時間タスクにはステップ・時間・コストの厳格な予算が必要であることを強調します。