概要
https://userjot.com/blog/best-practices-building-agentic-ai-systems
詳細内容
## Best Practices for Building Agentic AI Systems: What Actually Works in Production
https://userjot.com/blog/best-practices-building-agentic-ai-systems
UserJotの開発者が、生産環境で実際に機能する二層構造とステートレスなサブエージェントを中心としたAIエージェントシステムのベストプラクティスを共有し、複雑なシステムの落とし穴を避ける具体的な方法を提示します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:5/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 96/100 | **Annex Potential**: 93/100 | **Overall**: 96/100
**Topics**: [[AIエージェントシステム, マルチエージェントアーキテクチャ, ステートレスデザイン, タスク分解, オーケストレーションパターン]]
UserJotの開発者が、顧客フィードバック分析のためにAIエージェントシステムを本番環境に導入した経験から得た「本当に機能する」ベストプラクティスを共有しています。複雑な階層構造を排し、ユーザー対話とタスク分解を担う「プライマリエージェント」と、単一のタスクを記憶なしで実行する「ステートレスなサブエージェント」という二層モデルを採用することが最も重要だと強調。これにより、予測可能性、並列実行、容易なテスト、キャッシュといったメリットが生まれます。
また、タスクの分解戦略（垂直・水平）、明示的な目的・制約・出力形式を持つ構造化されたコミュニケーションプロトコル、機能やドメイン、モデルに応じたエージェントの専門化パターンを提示。オーケストレーションはシーケンシャルパイプラインやMapReduce、コンセンサスパターンが実用的であり、特にMapReduceはUserJotで数千件のフィードバックを30秒で分析するのに貢献していると述べています。コンテキストは最小限に絞り、エージェントが頻繁に失敗することを前提としたエラーハンドリング戦略（グレースフルデグラデーション、リトライ、詳細な失敗通知）も不可欠です。
このアプローチは、複雑すぎる「スマートエージェントの罠」やステートの乱立、深い階層構造といった一般的な落とし穴を避け、堅牢でスケーラブルなAIエージェントシステムを構築するための具体的な指針を提供します。本番環境での安定性とパフォーマンスを重視するウェブアプリケーションエンジニアにとって、実践的価値の高い知見です。