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での開発経験に基づき、生産環境で機能するエージェントAIシステムを構築するための、ステートレスなサブエージェントと2層モデルを中心とした具体的なベストプラクティスを解説します。
**Content Type**: 🛠️ Technical Reference
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:5/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 92/100 | **Annex Potential**: 91/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[AIエージェントアーキテクチャ, ステートレス設計, タスク分割戦略, オーケストレーションパターン, 生産性向上]]
記事は、UserJotでの実開発経験に基づき、生産環境で機能するエージェントAIシステムの構築に焦点を当てています。最も重要な教訓は「2層エージェントモデル」の採用と「ステートレスなサブエージェント」の徹底です。プライマリエージェントがユーザーとの対話とタスクのオーケストレーションを担い、サブエージェントは記憶を持たず、純粋な関数として単一のタスクを実行します。これにより、サブエージェントの並列実行、予測可能性、テスト容易性、キャッシュ効率が格段に向上し、システム全体の堅牢性が確保されます。
タスク分解については、依存関係のある場合は「垂直分解」、独立したタスクには「水平分解」を使い分け、両者を組み合わせることで複雑な処理を効率化します。エージェント間の通信には、明確な目的、文脈、出力仕様、制約を含む構造化されたプロトコルを用いることが必須です。オーケストレーションパターンとしては、データ処理に「MapReduce」、多段階処理に「Sequential Pipeline」、重要な決定に「Consensus」が有効であり、過度な階層化はデバッグの悪夢となるため避けるべきだと強調されています。
文脈管理では、サブエージェントへの文脈提供は最小限に抑え、明示的なサマリーや参照渡しを推奨。エラーハンドリングは、段階的なフォールバックと再試行戦略が不可欠です。パフォーマンス最適化には、タスクに応じたモデル選択、積極的な並列実行、プロンプトハッシュによるキャッシュ、バッチ処理が鍵となります。これらの実践は、webアプリケーション開発者がAI機能をプロダクションレベルで実装する際の信頼性、スケーラビリティ、運用コストを劇的に改善する具体的な指針となります。