Prompthon-IO/agent-systems-handbook

解決する課題

AIエージェントのデモは簡単に見つかりますが、本番運用可能なエージェントシステムは理解が難しいものです。このハンドブックは、実際のAIエージェントの背後にあるワークフロー、ツール、メモリシステム、コンテキストエンジニアリング、相互運用性（MCP/A2A）、評価、可観測性、マルチエージェントアーキテクチャをマッピングすることで、そのギャップを埋めます。読者に、基本原理からそのようなシステムを学び、設計し、構築し、運用するための構造化された方法を提供します。

仕組み

このハンドブックは、探索者、実践者、構築者、貢献者という4つの並行した読書パスに編成されており、異なるタイプの学習者が単一のシーケンスではなく、自分の目標に合ったトラックをたどることができます。内容は、AIエージェントの基礎、エージェントワークフロー、計画、振り返り、ツール使用、エージェントメモリと検索、コンテキストエンジニアリング、エージェントRAG、MCPやA2Aなどのプロトコル、LangGraphなどのフレームワーク、マルチエージェントオーケストレーション、評価、可観測性、信頼性、安全性に及びます。また、ディープリサーチエージェント、カスタマーサポートエージェント、ソースプロジェクト、スターター例も含まれます。この資料は、AIネイティブなワークフロー（AI支援による起草、統合、洗練）と専門家によるレビューを組み合わせて作成されています。

対象読者

• AIエージェントとトレンドの幅広い理解を求める学生、初心者、好奇心旺盛な読者（探索者）
• フルタイムのエンジニアにならずに、日常生活、学習、仕事でAIツールとワークフローを使いたい人（実践者）
• エージェントアプリケーションとシステムを構築したいエンジニア志向の学習者、新卒者、開発者（構築者）
• コンテンツを追加、改訂、維持することでラボに貢献したい人（貢献者）

ハイライト

• 4つの並行した読書パス（探索者、実践者、構築者、貢献者）により、各読者が自分のトラックを選択可能
• エージェントの基礎、エージェントワークフロー、計画、振り返り、ツール使用、メモリ、RAG、コンテキストエンジニアリング、MCP/A2A、マルチエージェントオーケストレーション、評価、可観測性、安全性をカバー
• 専門家のガイダンスによる支援ワークフローで作成されたAIネイティブなコンテンツ
• ラボ記事、レーダーノート、ソースプロジェクト、スキル、リファレンスノートのためのテンプレートとレビュー基準を備えた公開貢献パス