プロダクション レディな AI エージェントに関するデベロッパー ガイド

エージェントとは

エージェントの中核をなすものは、推論、行動、経時的な改善を行う自律的なエンティティです。エージェントの頭脳は大規模言語モデルです。これは、タスクを理解し、回答を生成し、コンテキストに基づいて意思決定を行う認知エンジンです。エージェントは静的なツールとは異なり、動作する中で適応します。思考、行動、観察という再帰的なループに基づいて機能します。各サイクルでエージェントは進歩し、その過程でアプローチを洗練させます。

この中核の周囲にあるのがオーケストレーション レイヤであり、これは通信とデータフローを管理する神経系の役割を果たします。専門的なツールや外部サービスを調整する指揮者のようなものです。これには、即座に思い出すための短期記憶（セッションの状態）、過去のインタラクションを保持するための長期記憶（メモリサービス）、情報検索（RAG）、外部の世界でアクションを実行するためのモジュール（ツールの使用）などが含まれます。セキュリティ フレームワークにより、エージェントが安全に、意図された境界内で動作することが保証されます。このアーキテクチャの目的は、インテリジェントで有用かつ信頼できるアシスタントを作成することです。

これらの基本コンセプトの詳細については、エージェントの概要に関するガイドをご覧ください。

ツールと相互運用性

エージェントが真に有用であるためには、ツール、データソース、他のエージェントとやり取りできる必要があります。2 つの新しいプロトコルが、そうした接続に対する標準化されたアプローチを提供します。

Anthropic の Model Context Protocol（MCP）により、エージェントは外部のデータソースやステートレス ツールに標準化された方法で接続できます。デベロッパーは、サービスごとにカスタム統合を構築する代わりに、MCP の標準化されたインターフェースを使用して開発を簡素化し、相互運用性を向上させることができます。

Google の Agent2Agent プロトコル（A2A）はさらに一歩踏み込み、基盤となるフレームワークにかかわらずエージェント間の直接通信を可能にします。A2A を使用するエージェントは、安全かつ構造化されたメッセージの交換を通じて、互いの能力を把握し、やり取りの方法を交渉し、連携してタスクを処理します。

これらのプロトコルを組み合わせることで、ツール、データ、他のエージェントとの接続を通じてより広範なエコシステム内で動作するエージェントの基盤が構築されます。ツールと MCP による相互運用性に関するガイドでは、実装例とともにこれら 2 つのプロトコルについて詳しく説明しています。

コンテキスト エンジニアリング

LLM がエージェントの脳であるとすれば、コンテキスト エンジニアリングは、適切な情報を適切なタイミングで LLM に提供する手法です。これには、プロンプト設計、検索メカニズム、ツールの選択、会話履歴など、エージェントが各リクエストを理解して応答する方法を形作るすべてのものが含まれます。

コンテキスト エンジニアリングにより、汎用モデルがパーソナライズされたアシスタントに変わります。コンテキスト エンジニアリングは、どのメモリを取得するか、どのツールを提供するか、各インタラクションをどのように構成するかを決定します。効果的なコンテキスト エンジニアリングにより、複数のセッションをまたいで一貫性を保持する有用なエージェントが作成されます。コンテキスト エンジニアリングが実装されない場合、エージェントは記憶を忘却したり、同じことを繰り返したり、的外れな回答を返したりすることになります。

コンテキスト エンジニアリング ガイドでは、コンテキスト エンジニアリングのフレームワークと実装のための実用的な手法について説明しています。

テストと評価

自律エージェントには、品質保証に対する新しいアプローチが必要です。エージェントが独自の判断を下す場合、その成否は正しい出力を生成できるかという点だけでなく、プロセス全体にわたって正しい判断ができているかという点にもかかっています。

エージェントを評価するにあたっては、最終的な回答の正しさだけでなく、エージェントが結果に至るまでに行う一連の意思決定と行動の軌跡に重点が置かれます。2 つのエージェントがまったく異なる経路で同じ結論に達する可能性があり、その経路を理解することが重要です。優れた評価では、ツールの選択、推論の質、エラー回復、エージェントが明確化のための質問をすべきときに質問したかどうかを調べます。

実用的な評価アプローチには、個々のコンポーネントの単体テスト、複数ステップの意思決定シーケンスの軌跡分析、サンドボックスからカナリア、本番環境への段階的な公開が含まれます。各ステージでは、より多くのユーザーに公開する前に、エージェントの動作のさまざまな側面を検証します。

評価フレームワークとテスト方法の詳細については、エージェントの品質ガイドをご覧ください。

エージェントの本番環境へのデプロイ

プロトタイプから本番環境に移行するには、エージェント固有のニーズに合わせて設計されたインフラストラクチャが必要です。状態を維持し、ツールを動的に使用し、自律的に動作するシステムを実現するには、従来型のデプロイ パターンに適応性を持たせることが求められます。

本番環境のエージェントには、インタラクション全体でコンテキストを維持するためのセッション管理、長期記憶のための永続的なメモリシステム、適切な認証と権限によるツール統合、エージェントの意思決定とアクションを追跡するためのリアルタイムのロギングが必要です。

ほとんどのチームは、内部テスト用のサンドボックス、限定的な実環境でのテスト用のカナリア、完全なロールアウト用の本番環境という段階でデプロイします。各ステージでパフォーマンスを検証し、アクセスを拡大する前に問題を検出します。

プロトタイプから本番環境へのガイドでは、プロダクション レディなエージェント インフラストラクチャを構築するためのアーキテクチャに関するガイダンスとコードサンプルを提供しています。