AIエージェントを、動くデモから運用できる仕組みへ
内部構造、API境界、リモート接続、データ操作を横断し、本番で必要になる制御点を整理します。
このガイドの目的
成功するデモではなく、失敗・再実行・権限逸脱・監査要求に耐えられる設計を判断できる状態を目指します。
- 公開記事
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- 今後の追加テーマ
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LEARNING TRACK
エージェントをシステムとして捉える
内部ループと人の役割を理解し、どこに責任と検証を置くかを考えます。
- AIエージェントAIコーディングエージェントは内部で何をしているのか｜モデル・コンテキスト・ツール実行の仕組みAIコーディングエージェントは、モデルが一度に完成コードを生成する仕組みではありません。モデル、コンテキスト、ツール、実行環境、安全機構が連携し、判断・実行・観察を繰り返すシステムです。本記事では、ユーザー登録APIへ重複チェックを追加する例を通して、その内部構造、失敗する理由、安全な使い方を解説します。
- AIエージェントCodexのAgent Loopを理解する：モデル推論とツール実行を分けるハーネスの設計Codex CLIが調査、編集、テスト、再修正を繰り返せる仕組みを、モデル・ハーネス・ツール・環境の責務に分解して解説します。ツール呼び出しを境界に、実行結果の再入力、権限、MCP、終了条件、コンテキスト管理まで追います。
- AIエージェントAIエージェント時代、ソフトウェアエンジニアの仕事はどう変わるかAIエージェントが大きく下げるのは実装コストです。しかし、正しいソフトウェアを安全に届ける責任は残ります。価値の中心がコード入力から、制約設計、コンテキスト整備、仮定のレビュー、正しさの検証へ移る理由を解説します。
- AIエージェントバイブコーディングとは？初心者がAIでアプリを作る方法・ツール・危険性バイブコーディングの本来の意味とAI支援開発との違いを整理し、プログラミング未経験者がAIとの会話で勉強時間タイマーを作る手順を解説します。ツール選び、プロンプト例、動作テスト、個人情報やAPIキーを扱う際の危険性まで網羅します。
LEARNING TRACK
接続境界を設計する
APIとMCPの責務を分け、既存サービスをエージェントへ公開する境界を作ります。
- MCPMCPとは？API・Function Callingとの違いを初心者向けに図解MCP（Model Context Protocol）の役割を、REST APIやFunction Callingとの違いから初心者向けに解説します。Host・Client・Serverの関係、処理の流れ、MCPが向くケースと不要なケースを整理します。
- MCP【実装】既存REST APIをMCPサーバー化する：Pythonでタスク管理APIをAIから操作する公開GitHubサンプルを使い、既存のFastAPI製タスク管理APIをMCP Python SDKとhttpxでAIから操作できるようにします。cloneから起動、入力Schema、構造化出力、安全なエラー変換、stdio、Inspector、Codex、3層のpytestまで、実装と再現手順を日英で解説します。
- MCPMCPサーバーをStreamable HTTPでリモート化する方法：Python・SSE・Docker対応stdio形式のMCPサーバーを、複数クライアントがURLで利用できるStreamable HTTPサービスへ移行します。Python SDKによる実装、セッション、JSONとSSE、Docker、Origin検証、CORS・TLS・認証の違いまで解説します。
LEARNING TRACK
データ操作を制御する
任意SQLではなく用途別Toolを使い、認可・監査・トランザクションを境界に組み込みます。
ROADMAP / NEXT
今後の追加テーマ
- 冪等性と再実行
- 評価と監視
- インシデント対応