アーキテクチャ
エージェントハーネス・マルチエージェント・メモリ・コンテキスト設計など、AIエージェントの構造と設計判断を扱う技術記事の一覧です。
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。
マルチエージェント移行設計——シングルから3フェーズで進める
シングルエージェントからマルチへの移行は、ツール数10本超・並列処理要件・権限分離の3条件で判断します。3フェーズの段階的移行手順と失敗パターン4選を解説します。
Sagaパターンでエージェント処理を取り消す——補償設計と一貫性保証
AIエージェントのマルチステップ処理で失敗した場合に完了済みアクションを安全に取り消すSagaパターンを解説。オーケストレーター型実装と補償アクション設計の原則を示す。
LLMストリーミング実装——SSEとWebSocketの選択基準
LLMストリーミング出力でSSEとWebSocketをどう選ぶか。Claude APIのSSEイベント構造とエージェントパイプラインの逆圧問題まで設計判断を解説。
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。
コンテキスト圧縮の設計——AIエージェントの長期セッション管理
長期エージェントセッションでコンテキストウィンドウが逼迫すると品質が劣化します。Anthropic Compaction APIと3層管理設計（ホット・ウォーム・コールド）を組み合わせたコンテキスト圧縮の実装パターンを解説します。
AIエージェント並列実行の設計——Fan-Out/Fan-InとMap-Reduceパターン
AIエージェントの逐次実行ボトルネックを並列化で解消するFan-Out/Fan-InとMap-Reduceパターンを解説。1.8〜3.7倍の速度改善を実現するDAG設計とトークン予算境界・フォールバック実装を含む。
プロンプトキャッシュ設計——ブレークポイントとTTL選択
Anthropic APIのプロンプトキャッシュをエージェント設計に組み込む実践ガイド。ブレークポイントの配置戦略、5分／1時間TTLの使い分け、マルチターン会話の設計、キャッシュ無効化リスクの回避まで解説します。
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。
エージェントハーネスの状態管理とリトライ——チェックポイント設計
エージェントハーネスの状態管理設計と指数バックオフリトライパターンを解説。チェックポイント設計・Durable Execution・エラー分類の実装要点をバックエンドエンジニア向けに示す。
AIエージェントのメモリ設計——短期・長期・エピソード記憶の実装
AIエージェントのメモリは短期（コンテキストウィンドウ）・長期（ベクターストア/グラフDB）・エピソード記憶の3層で設計する。各タイプの実装パターン、ベクターインデックス選択（HNSW/IVF）、セッション間の記憶統合フローを解説する。
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。
サブエージェント・オーケストレーションの設計パターン——プランナー／エグゼキューター分離と委譲設計
マルチエージェント構成でサブエージェントを分割・連携させる4つのオーケストレーションパターンと、コンテキスト引き継ぎ・最小権限・反復制限の委譲設計を解説します。
エージェントハーネスとは何か——AIエージェントを動かし続ける経営基盤の設計図
エージェントハーネスの定義・5つの構成要素・中堅企業が陥りやすい設計ミスと段階的な構築手順を解説します。
マルチエージェント構成、中小企業に必要か？規模別アーキテクチャの選び方
マルチエージェントが必要になるタイミングと判断基準を整理し、従業員規模別のAIエージェントアーキテクチャ選定の実践的な指針を示します。
「入れっぱなし」で終わらせない——AIエージェントの継続改善ループの作り方
AIエージェントを導入しても成果が出続けないのは運用の仕組みがないから。継続改善ループの設計方法を4ステップで解説します。