Building AI Agents

LLM API を触ったことがある開発者に向けて、AIエージェントを設計し、実装し、運用に乗せるまでを一冊にまとめたものです。 roadmap.sh/ai-agents のトピックを、読み進められる順序に再編してあります。

全13章

基礎 → 原理 → 設計と実装 → 運用。約27万文字。

動くコード93本

すべて構文検証済み。主要なものは実際に実行して確認しています。

演習67問 + 解答例

数値問題は先に計算で答えを確定させてから執筆しています。

図48点

ループ構造、アーキテクチャ、データフローを図で示します。

この教科書の立場

エージェントは while ループとツールディスパッチだけなら50行で書けます。この教科書が分量を割くのは、動くループと実用に耐えるループの間にある距離のほうです。いつ止めるのか、ツールが失敗したらどう返すのか、同じ操作を繰り返し始めたらどう検知するのか、20ステップ動いた末に失敗したとき何が起きたかをどう再現するのか。

そのため、各章は「概念 → 図 → 動くコード → 失敗モードと対策」の順で進みます。失敗モードを独立した節に立てるか、各節に織り込むかは章によって違いますが、「動く例」で終わらせないという点は共通です。

読む順序

はじめから順に読む構成ですが、必要な章だけ引くこともできます。

第I部基礎(1〜3章)前提知識、LLMの基礎、LLM活用の基本。トークン課金・生成制御・RAGまで。

第II部エージェントの原理(4〜8章)エージェントとは何か、ループ、プロンプト、ツール、メモリ。ここが本書の中心です。

第III部設計と実装(9〜10章)ReAct / Planner-Executor / DAG / MCP、そしてスクラッチ実装とフレームワーク。

第IV部運用(11〜13章)評価とテスト、デバッグと監視、セキュリティと倫理。設計チェックリスト付き。

付録

用語集主要な用語60語。初出の節へのリンク付き。

演習解答例全13章67問の解答例。

ダウンロードPDF版と Word 版。Python 版と TypeScript 版があります。

この教科書について想定読者、執筆方針、ライセンス。

Built with Astro ・ Deployed on Cloudflare Pages