AIエンジニアリングには2つのコアワークフローが必要です 0% -> 80%: デモプロトタイプの構築 80% -> 100%: 実稼働レベルのインテリジェントエージェントの提供 デモプロトタイピング段階：この段階では通常、PythonやTypeScriptなどの言語を用いて、定義済みのチャットインターフェースを含むプロトタイプを迅速に構築します。このアプローチはアイデアを迅速に検証するのに適していますが、実際のデプロイメントの複雑さを無視した「単発」のコードになってしまうことがよくあります。 • プロダクションエージェントフェーズ：このフェーズでは、強化されたフロントエンドインターフェース、セキュアなツール統合、コンテキスト管理、可観測性システム、JavaやGolangなどのエンタープライズグレードの言語など、より複雑な要素が扱われます。このフェーズでは、パフォーマンスのボトルネックや既存のコードベースとの統合の必要性から、リファクタリングが必要になることがよくあります。 デモプロトタイプは、初期検証を支援する上で依然として重要な役割を果たします。しかし、ChatGPT + MCP、Claude Code + ファイル、Lovable + v0などのツールを活用すれば、チームは使い捨てのコード構築に何ヶ月も費やす必要がなくなります。これによりエンジニアリングリソースが節約され、製品を真に駆動する本番環境レベルのエージェントの開発に集中できるようになります。 迅速な AI 開発と効率的な反復という観点から、低コストのツールでプロトタイピングを加速し、コアエンジニアリングに重点を置くことがさらに重要になります。
