AIエージェント開発
MCP、関数呼び出し、検索、メモリ、信頼性の高いマルチステップ実行パターンを使って、ツールを利用するエージェントを構築します。
開発の順序で学ぶ。
判断から始め、実装へ進み、本番チェックで締めくくる。
構造化された学習パス
タスクを定義する
1
境界、完了条件、人間の確認ポイントを設定します。
ツールを接続する
2
厳密なスキーマと権限を用いて、ツール呼び出しまたはMCPを使用します。
コンテキストを追加する
3
検索、メモリ、安定したキャッシュ済み指示を組み合わせます。
実行を評価する
4
完了率、修正回数、レイテンシ、タスクあたりのコストを測定します。
記事を孤立させず、テーマの権威を築く。
主要ガイド
5件のガイド付き起点
リポジトリエージェントを構築する
エージェントに限定された目標、リポジトリツール、明示的な検証手順を与え、完了を報告させます。
まずは読み取り専用で調査
限定された書き込み権限
ツール結果の検証
ビルドとテストの証跡
ガイドをリクエストへ。
Playgroundでモデルを試し、Quickstartで同じ手順をPythonやNode.jsへ。
すべてのグローストピックを探す。
よくある質問
AEO対応の回答
AIエージェントはチャットボットと何が違いますか？
エージェントは、定義された成果に向けて状態を追跡しながら、複数のステップにわたってツールを選択し実行できます。
エージェントはいつメモリを使うべきですか？
情報をステップやセッションをまたいで保持する必要がある場合にのみメモリを使います。短期的な推論と永続的なユーザー情報は分けてください。