現代のAIエージェント構築のための実践ガイド：Anthropic、GitHub、Dockerの概念とエンジニアリングの知恵を統合 重要なポイント 1: デザインコンセプト (Anthropic より) —「過剰なデザインは拒否し、シンプルなワークフローから始める」 長期にわたるエージェントのたanthropic.com/engineering/ef…/rPsI6NMUVs 1. ワークフローが最優先、エージェントが次です。 • 最初から全知全能で完全に自律的な AI を構築しようとしないでください。 教訓：ほとんどのビジネス要件は、決定論的なワークフローのみを必要とします。例えば、「まず検索し、次に要約し、最後にメールを送信する」という流れは直線的です。経路が不確実で、AIが独自の判断（「検索するべきか、それとも直接回答するべきか？」）を下す必要がある場合にのみ、AIはエージェントと呼ぶことができます。 2. シンプルなパワー： この記事では、複雑なフレームワークではなく、構成可能なパターンの使用を強調しています。 • 推奨モード: • プロンプト チェーニング: タスクを小さな部分に分割し、段階的に AI に渡します。 • オーケストレーター ワーカー: 1 つの AI がタスクの割り当てを担当し、複数の AI が実際の作業を担当します。 • 評価者-最適化者: 1 つの AI が書き込みを行い、別の AI が欠陥を見つけて修正を行う役割を担います。 重要なポイント 2: インフラストラクチャ (Docker から) —「AIに安全な『家』と統一された『手』を与える」 Docker + E2B: 信頼できるAIの未来を築く https://t.co/WHYQxIplPD LLMが脳だとすれば、DockerはAIエージェントの体と手足になりつつあります。この記事では、エージェント時代におけるDockerの2つの新たな役割を強調しています。 1. 標準化ツールインターフェース（MCP） 以前は、AI がデータベースや Google カレンダーに接続する必要がある場合、各企業によって方法が異なっていました。 教訓：DockerはMCP（Model Context Protocol）を積極的に推進しています。これは、AIをUSBケーブルなどの外部ツールにプラグアンドプレイで接続できるようにするユニバーサル標準です。ツールごとにコードを書き直す必要はなく、標準化されたMCPサービスを使用するだけで済みます。 2. サンドボックス化: • エージェントはコードを実行し、ファイルを読み書きする必要があるため、コンピューター上で直接実行するのは非常に危険です (誤ってファイルを削除してしまう可能性があります)。 • 教訓: Dockerコンテナを使用して、エージェントに隔離された環境を提供します。エージェントはコンテナ内で自由に実験、ソフトウェアのインストール、コードの実行が可能です。万が一問題が発生しても、ホストマシンに影響を与えることなくコンテナを削除するだけで済みます。 コア視点3: インタラクションと実装 (GitHub から) —「文脈がすべてだ」 優れたエージェントの書き方。MD: 2,500以上のリポジトリからの教訓 https://t.co/rRZMyQtaD8 GitHub は、エージェントが Copilot Workspace を通じて実際にどのように作業に統合できるかを示しています。 1. 環境を認識する: 優れたエージェントは、あなたからの一文だけを読むのではなく、あなたの「世界全体」を理解しなければなりません。 教訓：GitHub Copilotの@workspace機能と同様に、エージェントはプロジェクトのリポジトリ全体、ファイル構造、依存関係を理解する必要があります。エージェント構築の鍵は、これらの背景情報をAIに効率的に提供することです。 2. 人間と機械の置き換えではなく、協力： GitHub の経験から、エージェントはブラック ボックスではなく、透明性のあるパートナーである必要があることがわかります。 • レッスン: ユーザーがエージェントの計画を確認し、エージェントのタスク実行中に介入して修正できるようにします。 概要: 最新の AI エージェントを構築するにはどうすればよいでしょうか? • 脳: Anthropic が提唱するシンプルなパターン (Commander パターンなど) を使用し、複雑な Agent フレームワークに惑わされないでください。 • 本文: セキュリティを確保するために、Docker コンテナを使用してエージェントを実行します。汎用性を確保するために、MCP プロトコルを使用してツールを接続します。 • 魂: GitHub と同様に、コンテキストを重視して、エージェントが質問に答えるだけでなく、ビジネス全体を理解できるようにします。 要するに： AI エージェントの開発は、「プロンプトの書き方すらわからない」という初歩的な段階を過ぎ、標準化 (Docker/MCP)、パターン化 (Anthropic Patterns)、エンジニアリング (GitHub Context) の成熟段階に入りつつあります。 ブログアドレス:
