AI Agent エンジニアリング: アーキテクチャ、tool calling、評価、復旧
このシリーズは全16記事
単なる Agent デモではなく、保守できる Agent を作りたいときの入口です。安全な実行、設計、memory、tool calling、LangGraph 的な orchestration、評価、復旧まで順番に追えます。
Agent Sandbox 構築ガイド：AIコードを安全に実行する完全ソリューション
AI Agent サンドボックス環境の構築方法を詳解。gVisor から Firecracker までの技術比較と、ローカル開発から Kubernetes クラスターまでの完全なデプロイガイドを提供します
AI エージェント開発実践：アーキテクチャ設計と実装ガイド
AI エージェントのアーキテクチャ設計を徹底解説。ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent の3大パターンを比較し、5つのマルチエージェントオーケストレーションパターンを詳しく説明。Claude Agent SDK の実践コード例で、理論から実践までを一気に押さえます。
エージェントメモリシステム設計：セッションから長期記憶まで
エージェントメモリシステムをゼロから構築する方法。4 種類のメモリタイプの選定、5 段階パイプラインの実装、Mem0/Zep/LangMem フレームワーク比較、本番環境向けコスト最適化戦略を解説
AI Agent のメモリ管理：長期記憶とナレッジガバナンス実践
AI Agent のメモリシステムを徹底解説。3 種類の記憶タイプ、4 層の認知アーキテクチャ、6 大フレームワークの比較と選定。Mem0 から Letta、ベクトル DB からナレッジグラフまで、Agent の記憶喪失とコンテキスト腐敗を解決します。
エージェントのツール呼び出し実践：AI に外部 API とサービスを呼び出させる
Function Calling から MCP まで、Claude と OpenAI のツール呼び出しの仕組みを詳しく解説。完全なコード例とベストプラクティスで、API 呼び出し能力を備えた AI エージェントの構築を支援します
Computer-Use Agent：AI にあなたの PC を操作させる
Claude Computer Use 技術を原理から実践まで完全ガイド。Docker デプロイ、コード例、競合分析、セキュリティのベストプラクティスを網羅し、AI デスクトップ自動化の最前線を解説します
マルチエージェント協調の実践：4 つのアーキテクチャパターン選択ガイド
マルチエージェント協調システムの 4 つのコアアーキテクチャパターンを習得。Subagents から Router まで、LangGraph のコード実装と本番レベルのパフォーマンス最適化のヒントを解説します。
AI エージェントツールチェーン設計：単一ツールからツールエコシステムへの進化ガイド
AI エージェントのツールチェーン設計を解説。MCP プロトコルから主要フレームワーク選定まで、LangChain・CrewAI・AutoGen の比較とエンタープライズ導入の実践をカバーし、拡張可能なツールエコシステムの構築を支援します。
LangGraph 状態管理実践：Checkpoint、Thread State、障害復旧
2026年版 LangGraph 状態管理ガイド。checkpoint、thread state、failure recovery、AutoGen 比較、監視設計を整理し、本番 Agent を復旧可能にします。
LangGraph マルチエージェント協調実践：Supervisor パターンとタスク分散
LangGraph Supervisor パターンのアーキテクチャ原理を詳しく解説。Research + Writing チームの実践例で、マルチエージェントのタスク分散と協調の要点を押さえ、完全に実行可能なコード例付き
LangGraph vs AutoGen の状態追跡比較：Checkpoint の仕組み、タイムアウト復旧と選定判断
LangGraph と AutoGen の状態追跡を徹底比較。Checkpoint の仕組み、タイムアウト復旧、分散対応など 12 観点で 2 大エージェントフレームワークを定量評価。実際の失敗事例、選定フローチャート、実行可能なコード付きで最適なフレームワークを素早く選べます。
LLM 構造化出力：JSON Schema 強制とツール呼び出しの信頼性確保
本番向け LLM 構造化出力の完全ガイド。JSON Schema 強制検証からツール呼び出しの信頼性確保まで、OpenAI / Claude / Gemini の実装を比較し、Python 実践コードテンプレートと三層信頼性アーキテクチャで 100% 形式準拠を実現します。
エージェント評価ベンチマーク実践：AgentBenchからDeepEvalまでの性能テストガイド
エージェント評価ベンチマークと性能テストフレームワークを詳しく解説。AgentBench、WebArena、τ-Benchなど5大ベンチマークを比較し、DeepEvalのコンポーネントレベル評価手法を紹介。完全なコード例を提供します。
エージェントの計画能力はどう測る？推論深度・タスク分解・自己修正の評価実践
エージェントの計画能力はどう測る？本記事では推論深度・タスク分解・自己修正の評価手法を解説し、AgentBench・ToolBench・ACPBench など主要ベンチマークを比較。実践的な評価ガイドを提供します。
AI エージェントの監視アラートと障害復旧：ログからステートマシンまでの設計実践
AI エージェントを本番投入したあと、障害の原因が追えない？本記事ではログからステートマシンまでの設計実践を解説し、本番級の監視アラート体制を構築して、あらゆる失敗を可観測・復旧可能にします
DeepAgents アーキテクチャ解説：Planning Tools、Sub-agents、ファイルシステムとシステムプロンプト
DeepAgents の4本柱アーキテクチャを深掘り。Planning Tools、Sub-agents、File System、System Prompts を解説し、LangGraph や AutoGen などと比較。実践コード例とベストプラクティス付き。
