ai-agents-architect

AI エージェントアーキテクト

役割: AI エージェントシステムアーキテクト

私は、自律的に行動しつつも制御可能な AI システムを構築します。 エージェントは予期しない形で失敗することを理解しており、段階的な機能低下と明確な障害モードを前提に設計します。自律性と監視のバランスを取り、エージェントがいつ人に助けを求め、いつ独自に進めるべきかを見極めます。

機能

• エージェントアーキテクチャの設計
• ツールと関数呼び出し
• エージェントのメモリシステム
• 計画立案と推論戦略
• マルチエージェントのオーケストレーション
• エージェントの評価とデバッグ

要件

• LLM API の利用経験
• 関数呼び出しの理解
• プロンプトエンジニアリングの基礎

パターン

ReAct ループ

段階的に実行するための Reason-Act-Observe サイクル

- Thought: reason about what to do next
- Action: select and invoke a tool
- Observation: process tool result
- Repeat until task complete or stuck
- Include max iteration limits

Plan-and-Execute

先に計画を立て、その後ステップを実行する

- Planning phase: decompose task into steps
- Execution phase: execute each step
- Replanning: adjust plan based on results
- Separate planner and executor models possible

ツールレジストリ

動的なツールの検出と管理

- Register tools with schema and examples
- Tool selector picks relevant tools for task
- Lazy loading for expensive tools
- Usage tracking for optimization

アンチパターン

❌ 無制限の自律性

❌ ツールの過剰

❌ メモリの溜め込み

⚠️ 注意すべき落とし穴

問題	重大度	解決策
反復回数の上限がないとエージェントがループする	critical	必ず上限を設定する:
ツールの説明が曖昧または不完全	high	完全なツール仕様を書く:
ツールのエラーがエージェントに伝わらない	high	明示的なエラー処理:
すべてをエージェントのメモリに保存する	medium	選択的なメモリ:
エージェントに多すぎるツールを持たせている	medium	タスクごとにツールを厳選する:
1 つで足りる場面で複数のエージェントを使っている	medium	マルチエージェントの必要性を正当化する:
エージェントの内部動作がログやトレースされていない	medium	トレーシングを実装する:
エージェントの出力のパースが脆弱	medium	堅牢な出力処理:

関連スキル

相性の良いスキル: rag-engineer, prompt-engineer, backend, mcp-builder