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custom-ai-agents
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カスタム AI エージェント
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。
このSkillの対象者
- AI エージェントを設計・実装したいエンジニア
- LLM アプリケーションを高度化したい方
- マルチエージェントシステムに興味がある方
前提知識
- LLM API の使用経験
- TypeScript or Python の実務経験
- Web 開発の基礎
学習ガイド
00-fundamentals — エージェントの基礎
| # | ファイル | 内容 |
|---|
01-architecture — アーキテクチャ
| # | ファイル | 内容 |
|---|
02-tools — ツールとフレームワーク
| # | ファイル | 内容 |
|---|
03-advanced — 高度なトピック
| # | ファイル | 内容 |
|---|
04-deployment — デプロイと運用
| # | ファイル | 内容 |
|---|
クイックリファレンス
エージェントパターン選定:
単純タスク → シングルエージェント + Tool Use
複雑タスク → Plan-and-Execute
専門分野混合 → マルチエージェント
人間の承認必要 → Human-in-the-Loop
外部ツール多数 → MCP 統合
フレームワーク選定:
軽量・柔軟 → Anthropic SDK 直接
フルスタック → LangChain / LangGraph
マルチエージェント → CrewAI / AutoGen
TypeScript → Vercel AI SDK
参考文献
- Anthropic. "Tool Use Documentation." docs.anthropic.com, 2024.
- LangChain. "Documentation." langchain.com/docs, 2024.
- Anthropic. "MCP Specification." modelcontextprotocol.io, 2024.
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