#エージェントアーキテクチャ
「エージェントアーキテクチャ」に関する記事一覧。Kuu株式会社のブログでは、AIエージェントガバナンスとDXの観点から エージェントアーキテクチャ に関連するノウハウを 14 件発信しています。
エージェント基盤のバックプレッシャーとロードシェディング設計
AIエージェント基盤の過負荷対策は、キューによるバックプレッシャーと優先度別ロードシェディングの組み合わせで設計します。Claude APIのretry-afterとPriority Tierを使った実装パターンを解説します。
ツールが増えたら見直す設計——Tool Search入門
AIエージェントのツール選択精度は30〜50個を境に低下する。Tool Search Toolのdefer_loadingで中小企業がどう導入基準を設計すべきかを解説する。
承認フロー非同期設計——コールバックトークンとエスカレーション
AIエージェントの承認フローは実行をブロックせず、コールバックトークンで一時停止しタイムアウトで自動エスカレーションする非同期設計が本番運用の基本です。
エージェントの冪等性——at-least-once実行設計
LLMエージェントのツール実行に冪等性キーを組み込む設計手順。at-least-onceとexactly-onceの使い分け、24時間キャッシュウィンドウ、セマンティック重複排除の実装パターンを解説します。
AIエージェントのSaaS統合設計——Slack・Gmail・kintone接続3パターン
AIエージェントがSlack・Gmail・kintoneを業務ツールとして使うには、直接ツール・MCPサーバー・統合APIの3パターンから選ぶ設計判断が重要です。権限とエラー処理の実装指針も解説します。
ReAct・Plan-Execute・Reflexion——エージェント推論パターンの選択基準
AIエージェントの推論パターンには逐次推論のReAct・事前計画のPlan-and-Execute・自己批評のReflexionがある。3パターンの仕組みとトレードオフを設計観点で整理し、タスク特性に合わせた選択基準を示す。
AIエージェント耐久実行設計——Temporal・Restate活用パターン
エージェントのクラッシュ・LLMタイムアウトを跨いで長期タスクを継続する耐久実行設計を解説。TemporalとRestateの比較、LLMコールをActivityに分離する手順、エンタープライズ本番パターンまで示します。
AIエージェントのカオスエンジニアリング——障害注入設計パターン
LLM APIは本番で1〜5%の確率で失敗する。10ステップのエージェントでは約18%のタスクが障害に遭遇する計算だ。カオスエンジニアリングの設計手順と実装パターンを解説する。
エージェントのサーキットブレーカー設計——LLM障害を隔離する
LLM APIはレート制限・コンテキスト超過・非決定論的拒否で失敗する。サーキットブレーカーとフォールバックチェーンでエンタープライズエージェントの耐障害性を設計する方法を解説する。
エージェントリリース管理——ブルーグリーン・カナリア展開の設計
エージェントのコード・プロンプト・モデル・ツールスキーマをバージョン管理し、ブルーグリーンとカナリアリリースで本番展開する設計を解説する。品質ゲートの自動化とロールバックトリガーの実装まで踏み込む。
エージェントのツール実行環境——サンドボックス分離の設計パターン
AIエージェントのツール実行にはサンドボックス分離が必須です。Docker・gVisor・Firecracker・WASMのリスク別選定基準と、最小権限ネットワーク制御・エフェメラル実行コンテキスト設計をエンタープライズ向けに解説します。
RAGとツール使用の使い分け——エージェント設計の情報取得戦略
AIエージェントの情報取得設計でRAGとツール使用のどちらを選ぶかは、予測可能性・コスト・タスク複雑性の3軸で決まります。Anthropicが示す設計判断の基準とAgentic RAGの実装パターンを解説します。
コンテキストエンジニアリング——エージェントのトークン予算設計
Anthropicが定義するコンテキストエンジニアリングの核心を解説。Attentionスカシティ・Lost in the Middle問題・4段階メモリ階層・3つの長時間タスク戦略をエンタープライズ実装視点で整理する。
イベント駆動エージェント設計：非同期ワークフローで大規模化する
イベント駆動型エージェントはメッセージブローカーで疎結合化し大規模展開が可能になる。Kafka・EventBridgeの選定基準、Saga補償設計、分散トレーシングの要点をエンタープライズ向けに解説する。