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解決する課題

AIエージェントの構築は困難です。なぜなら、合意されたパターンがほとんど存在せず、多くの資料が特定のフレームワークに縛られているか、断片的なテクニックに焦点を当てているからです。本書は、AIエージェントのシステム設計に関する構造化されたフレームワーク非依存のガイドを提供することで、そのギャップを埋めます。基本的な ReAct ループからエンタープライズレベルのマルチエージェントオーケストレーションまでを網羅しており、エンジニアやアーキテクトがデモレベルから本番環境レベルのシステムへとステップアップするのを支援します。

仕組み

本書は9つのパートと33の章で構成されています。エージェントの基礎（ReAct ループ）から始まり、ツールと拡張（MCP, Skills, Hooks）、コンテキストとメモリ、シングルエージェントパターン（計画、リフレクション、思考の連鎖）、マルチエージェントオーケストレーション（DAG, supervisor, handoff）、高度な推論（思考の木、討論、リサーチ）、本番アーキテクチャ、エンタープライズ機能（トークン予算、OPA ポリシー、WASI サンドボックス）、そしてコンピュータ使用やエージェントによるコーディングといった最先端のプラクティスまでを解説します。全編を通じて、Goによるオーケストレーター、Rustによるエージェントコア、PythonによるLLMサービスという3層構造のマルチエージェントシステムであるリファレンス実装「Shannon」と、ローカルエージェントハーネス「ShanClaw」を使用しています。パターンは特定のフレームワークに依存せずに説明されているため、読者は自身の技術スタックに適用可能です。

対象読者

本書は、AIエージェントシステムを設計・デプロイしたい開発者、アーキテクト、技術リーダーを対象としています。単一の自律型エージェントを構築する場合でも、大規模なマルチエージェントプラットフォームを構築する場合でも役立ちます。フレームワークに依存しないため、AI/LLMの基礎知識はあるものの、エージェントのアーキテクチャパターンや本番環境での懸念事項について体系的な視点を必要としている方に最適です。

ハイライト

• 基礎からエンタープライズ、最先端のプラクティスまでを網羅する9パート33章構成
• フレームワーク非依存 — あらゆるエージェントスタックに適用可能なパターン
• Go/Rust/Pythonによる3層設計の具体的なリファレンス実装 (Shannon) を収録
• 予算管理、ポリシー適用、サンドボックス化、マルチエージェントオーケストレーションといった本番環境のトピックを網羅
• 中国語、日本語、英語で利用可能