プロンプトからエージェントへ
プロンプトを工夫するだけの段階は終わりました。AIの真価を引き出すのは、自律的なワークフローを設計する『エージェントエンジニアリング』です。Context/Capability/Critical Thinkingの3要素による次世代の開発パラダイムを解説。
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プロンプトを工夫するだけの段階は終わりました。AIの真価を引き出すのは、自律的なワークフローを設計する『エージェントエンジニアリング』です。Context/Capability/Critical Thinkingの3要素による次世代の開発パラダイムを解説。
会話履歴の memory では長期運用が回りません。同じリポジトリの知識ストア3つを schema / provenance / expiry / rollback の4軸で実測し、機械が読む列は100%埋まる一方、last_verified は31件中3件しか生きていなかった記録です。測り方も置きます。
AIの判断を決定的な自動化へ昇格させるループを実装したところ、「昇格すべきだと気づく」側の判定器が、8つのすり抜け型のうち6つで沈黙していました。対照実験の終了コードと監査スクリプトの実出力で記録します。
AIエージェントに危険なコマンド名を列挙して禁じても、被害範囲は狭まりません。このリポジトリのdeny 19件を数え、危険コマンドを止めていたはずのフックが本番のpayload形状では1件も止めていなかった実測を、修正前後の対照とコマンドつきで記録しました。
Issue Triage Agentにcloseを任せると誤クローズが怖い。このリポジトリの39 issue・close判断36件をリプレイし、PRリンクという最強の証拠でも2件を誤closeしていた実測と、証拠収集(Researcher)と判定(Judge)を分ける設計をコマンドつきで記録しました。
AIエージェント開発の新パラダイム「Spec Driven Development (SDD)」を体系的に学ぶためのハブページです。チャット指示から仕様書駆動へと発想を切り替え、Requirements/Design/Tasksの分割やHuman-in-the-loopワークフローなど、実践的なエージェント開発アーキテクチャをシリーズ全体で解説します。
AI コーディング時代の「人間 + Agent + Tool」3 者間の認可境界を、user × agent / agent × tool / agent × agent / agent × data の 4 モデルで整理。OAuth 2.1 / MCP scope / Capability token / OWASP LLM Top 10 を参照しながら、AI Agent の transient 権限を扱う実装パターンを Backend / Security / EM 向けに提示する。
Backstage 単独導入では止まる IDP を、AI Agent 時代の catalog / permission / golden path 設計と 4 段階ロードマップで Platform Team・EM・CTO 向けに整理した実務テンプレ。
Claudeを開発の現場で安定して使うために効く、タスクの切り方・指示の出し方・確認の仕方・レビューの回し方を実務視点で整理します。Claude は「長い指示」を書くより、タスクの境界を狭く切ると強い
AIエージェント開発における人間の役割は「ドライバー」から「ゲートキーパー」へ。承認プロセス(SDD)による品質担保のワークフローを解説します。AIエージェントが自律的にコードを書き、テストを回し、PRを作成する世界。
AIエージェントとのチャットがすぐに揮発してしまう問題を整理し、その根本原因と解決策としての Spec Driven Development(SDD)の考え方・実践方法を解説します。AIエージェントが仕様を「無視」するのは、会話ログを Source of Truth にしていることが根本原因
AIエージェントが自律的に動くためには、単なるプロンプト以上の『基盤』が必要です。Model Context Protocol (MCP) や動的なコンテキスト管理、ツール利用(Tool Use)の標準化など、開発の土台となるインフラ設計を解説します。