概要
https://workos.com/blog/agentic-ai-examples
詳細内容
## Agentic AI Examples
https://workos.com/blog/agentic-ai-examples
エージェントAIは、従来の決定論的プログラミングを超え、自律的な推論と計画で複雑なタスクを自動化する新たなソフトウェア開発のパラダイムを提示します。
[[エージェントAI, AIエージェント, 開発ワークフロー, 自動化, LLM]]
WorkOSの記事は、エージェントAIが従来の決定論的プログラミングとどう異なるかを明確に示しています。従来のスクリプトが厳密なルールと再デプロイを必要とするのに対し、エージェントAIは自律的に推論し、計画し、適応することで、より複雑なタスクをコードの再デプロイなしで実行できます。これは、会議のスケジュール設定のような日常的な例から、DevOpsのロールバック、顧客サポート、GitHubの課題トリアージといった具体的なビジネスシナリオまで、幅広い応用が可能です。エージェントAIの核となるのは、目標入力、メモリ/状態、ツールインターフェース、推論ループ、そしてフォールバックと制限の5つの柱です。これらの要素が組み合わさることで、システムは「計画→実行→観察→改善」のサイクルを回し、自律的に目標達成を目指します。LangGraph、Microsoft AutoGen、CrewAIといったフレームワークの登場は、このエージェントシステムの構築を加速させており、ソフトウェア開発の未来が目標駆動型で推論可能なシステムへと移行していることを示唆しています。
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**編集者ノート**: エージェントAIの台頭は、Webアプリケーションエンジニアにとって無視できない大きな変化です。これまで手動で定義していた複雑なビジネスロジックやワークフローが、AIエージェントによって自律的に実行されるようになるでしょう。特に、DevOpsの自動化、顧客サポート、データ品質管理など、反復的で判断を伴うタスクにおいて、エージェントAIは開発者の負担を大幅に軽減し、生産性を向上させる可能性を秘めています。今後は、エージェントAIをいかに既存のシステムに組み込み、連携させるかが重要な課題となります。API設計やデータ連携の観点から、エージェントが効率的に動作するための基盤を構築するスキルが求められるでしょう。将来的には、Webアプリケーションのバックエンドの多くがエージェントAIによって自動生成・最適化され、開発者はより高レベルなビジネス価値の創出に注力できるようになると予測します。