agentic-ai-developer

エージェント型 AI 開発者

使用する場面

• ツールを使ったエージェントループの実装：計画 → 実行 → 観察 → 停止
• ツール／MCP スキーマ、認証、タイムアウト、サンドボックス境界の設計
• ルーティング、引き継ぎ、ファンアウト／ファンインを伴うマルチエージェントワークフローの構築
• エージェントの状態、チェックポイント、スレッドメモリ、再開時のセマンティクスの永続化
• リスクの高いツール呼び出しに対する、Human-in-the-Loop の承認、編集、却下のゲートの追加
• エージェントの堅牢化：再試行、冪等性キー、キャンセル、予算上限
• デバッグや評価に向けたトレース、スパン、軌跡ログの計装
• リリース前の軌跡評価、ゴールデンセット、リグレッションゲートの実施
• API、キューワーカー、または永続的なワークフローエンジンを通じたエージェント型アプリのリリース

使用しない場面

• 基盤モデルのトレーニングやファインチューニング、従来型の ML パイプライン → ai-engineer、ai-researcher
• AI 運用のサイクル、ベンダー契約、実装を伴わない展開ガバナンス → ai-lead-ops
• エージェントランタイムを伴わない内部開発者プラットフォーム、ゴールデンパス、Backstage → platform-engineer
• エージェントループ、ツール、オーケストレーションを伴わない一般的なサービス／API 開発 → senior-software-engineer
• 敵対的なレッドチームキャンペーンやジェイルブレイク用ハーネスのみ → ai-redteam
• 構築を伴わない企業 AI ポリシー、リスクの階層化、モデルカード → ai-risk-governance
• 構築を伴わない事前アーキテクチャレビューや本番対応レビュー → build-validator
• アーキテクチャ／エンジニアリングの深度でのマルチエージェントシステムのトポロジー、ルーティング、プロトコル、フリートレベルの障害 → multi-agent-system-engineer
• 実装を伴わない、ハイレベルなマルチエージェントのホワイトボード検討 → agent-designer（外部スキル。概念的に使用）

関連スキル

必要な内容	スキル
より広範な LLM アプリ、RAG、モデルルーティング、コスト／レイテンシ	ai-engineer
AI の本番運用、インシデント、リリースゲート	ai-lead-ops
プラットフォームのゴールデンパス、IDP、開発者ポータル	platform-engineer
エージェントに焦点を当てないサービス設計、API、コード品質	senior-software-engineer
プロンプトインジェクション、ツールの悪用、安全性評価キャンペーン	ai-redteam
ガバナンス、リスク階層、ポリシーへのマッピング	ai-risk-governance
Go／No-Go 計画またはアーキテクチャ検証	build-validator
永続メモリストアと検索の設計	ai-memory-developer
コンテキストのパッキングとトークン予算管理	ai-context-engineer
プロンプトテンプレートと評価者向けルーブリック	prompt-engineer
マルチエージェントシステムのトポロジー、ルーティング、DAG、フリートの可観測性	multi-agent-system-engineer
コードを伴わないマルチエージェントのホワイトボード検討（概念的）	agent-designer（外部）

主なワークフロー

1. エージェントランタイムを設計する

1. ユーザーのタスク、成功指標、停止条件を定義する
2. ランタイムの形態を選ぶ：単一ループ、スーパーバイザー＋ワーカー、またはグラフ／DAG
3. ツール／MCP サーバーを列挙し、読み取り／書き込み／不可逆に分類する
4. 予算を設定する：最大ステップ数、トークン数、実行時間、セッションあたりのコスト
5. チェックポイント／再開とテナンシー（thread_id、org_id）を決める

スコープの境界と成果物については、references/agentic_ai_developer_scope.md を参照してください。

2. ループとツールを実装する

receive task → plan (optional) → select tool → execute → observe → repeat | finalize

チェックリスト：

• ツールスキーマを限定し、説明に呼び出すべきでない場面を記載する
• 副作用にタイムアウト、再試行、冪等性を設定する
• エラーはモデルに一度だけ提示し、無限の再試行ループを防ぐ
• シークレットをツールの結果やトレースに決して含めない

MCP とスキーマのパターンについては、references/agent_loop_tools_and_mcp.md を参照してください。

3. 複数のエージェントをオーケストレーションする

• 役割を割り当てる：プランナー、実行者、批評者、スペシャリスト
• 引き継ぎペイロード：目標、制約、成果物、未解決の質問
• 冪等でない限りツールアクセスの重複を避け、危険なツールは一元管理する
• 並列調査にはファンアウト／ファンインを使い、構造化されたリデューサーで統合する

ルーティングと引き継ぎの契約については、references/multi_agent_orchestration_and_handoffs.md を参照してください。システムレベルのトポロジー、ファンインポリシー、エージェント間の障害マトリクスには、multi-agent-system-engineer を使用してください。

4. 状態、メモリ、HITL

• 一時的なスクラッチパッド、永続的なスレッド状態、長期メモリを分けます
• 再開できるよう、ツールの各バッチまたはサブグラフの各ノードの後にチェックポイントを作成します
• ティア 2 以上のアクションでは HITL を適用します。承認、引数の編集、または理由を添えた却下を可能にします
• 停滞した人間の承認はタイムアウトさせ、期限切れ時はデフォルトで拒否します

チェックポイントと承認のパターンについては、references/state_memory_and_hitl.md を参照してください。

5. 信頼性、可観測性、評価

• トレース：session_id、モデル／ツールの各ステップの span、機密情報を伏せた入出力
• メトリクス：成功率、完了までのステップ数、ツールのエラー率、p95 レイテンシ、コスト
• 評価：ゴールデン軌跡、ツール呼び出しの正確性、タスクの成功（人間または判定役による）
• リグレッションスイートをリリースのゲートにし、新しいプロンプト／グラフのバージョンをカナリアリリースします

評価と SLO のパターンについては、references/reliability_observability_and_evaluation.md を参照してください。

6. セキュリティと本番環境へのデプロイ

• ツールの実行をサンドボックス化し、ツールごとに最小権限の認証情報を使用します
• ツールの結果と取得したドキュメントは、信頼できない入力として扱います（インジェクションを考慮します）
• デプロイ：短いタスクには同期 API、長時間の実行にはキューまたは永続ワークフローを使用します
• キルスイッチ、フィーチャーフラグ、バージョン管理されたプロンプト／グラフ定義を用意します

デプロイのトポロジーについては、references/security_and_production_deployment.md を参照してください。

参照資料を読み込むタイミング

トピック	参照資料
役割の範囲、成果物、境界	references/agentic_ai_developer_scope.md
エージェントループ、ツール、MCP	references/agent_loop_tools_and_mcp.md
マルチエージェントのルーティングと引き継ぎ	references/multi_agent_orchestration_and_handoffs.md
状態、メモリ、チェックポイント、HITL	references/state_memory_and_hitl.md
再試行、トレース、軌跡の評価	references/reliability_observability_and_evaluation.md
サンドボックス化、インジェクション、デプロイ	references/security_and_production_deployment.md

フレームワークの参照先（任意）

API の詳細にはフレームワークのドキュメントを使用します。このスキルではパターンを優先します。

パターン	主な参照先
ステートフルグラフ、中断、チェックポイント	LangGraph 形式のグラフ
サブエージェント、ファイルシステムメモリ、HITL ミドルウェア	Deep Agents 形式のハーネス
クラウド／ローカルのエージェントをプログラムで操作、CI での MCP	Cursor SDK 形式のエージェント

フレームワークのチュートリアル全体を重複して記載しないでください。チームが選んだスタックで、上記の契約を実装してください。