AIエージェント設計概論
エージェントは "知能" ではない。エージェントは "構造" である。
📚 目次
入門：エージェント設計入門
"API脳"を捨てよ、構造を理解せよ
序章：全体論と還元論 ― パラダイム転換
エージェントは"手続き"ではなく"認知"で動くシステムである
第1章：エージェント設計とは何か（概論）
文脈と実行を分けるだけで、AIシステムは驚くほど安定する
第2章：文脈とペルソナ ― 役割の本質
LLMは「役割の切り替え」を持たない。だから構造が要る。
第3章：タスク外部化とテンプレート設計
"AIに全部やらせようとする" ほどエージェントは壊れやすくなる
第4章：エージェントOS実装 ― 文脈・役割・価値観の持ち方
推論を安定させるのは「コード」ではなく「文脈OS」である
第5章：創発タスクと非創発タスクの境界線
Devinでさえ破綻する領域と、最初からAIに任せるべきでない領域
第6章：レポート化アーキテクチャ ― データ分析の最適解
データ分析は"リアルタイムAI"ではなく"事前計算"である
第7章：エージェントの安定性設計
暴走・ループ・コスト爆発を"構造で"防ぐ
第8章：エージェントOS構想
"思考のメモリ"を中心に据えた新しい設計原則
第9章：AIエージェントの品質保証（最終章）
evalを頑張るな、アーキテクチャで勝て
補論：タグを共有意味空間にした検索設計（Dual-Track）
確定的検索と確率的検索を、同一のタグスキーマの上で並走させる（English）
🎯 このシリーズの目的
エージェントを「フロー」や「タスク分解」ではなく、 「文脈」「実行」「時間」の三軸で整理する。
構造が整えば、多くの問題は解消される。
👥 対象読者
- AIエージェントを設計するエンジニア
- LLMを使った業務自動化を考えるコンサルタント
- データ分析や意思決定支援の仕組みを作る人
- 「自律型のAI」が本当に必要か迷っている人
- AIをどう構造化すれば安定するのかを知りたい人
Last Updated: 2026-09-20