概要
https://zenn.dev/meijin/articles/ddd-ai-agent-architecture
詳細内容
## AIエージェント開発にドメイン駆動設計の考え方を応用した話
https://zenn.dev/meijin/articles/ddd-ai-agent-architecture
AIエージェント開発は、ドメイン駆動設計（DDD）の原則を適用することで、保守性・拡張性に優れたアーキテクチャを構築できることを、Next.jsでの具体的な実装例を交えて実証する。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:5/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 92/100 | **Annex Potential**: 89/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[DDD, AI Agent Architecture, Next.js Integration, Maintainability, Dependency Injection]]
AIエージェント開発において、その内部構造が「ブラックボックス」化し、保守性や拡張性の低下を招く課題に対し、本記事はドメイン駆動設計（DDD）の考え方を応用した実践的な解決策を提示します。Webアプリケーションエンジニアにとって馴染み深いDDDのPresentation層、UseCase層、Domain層、Repository層の概念をAIエージェントのアーキテクチャにマッピングすることで、従来のソフトウェア開発と同様の堅牢性と柔軟性を実現する手法が解説されています。
特に重要なのは、Next.js API RouteをPresentation層と見立て、HTTPリクエスト処理や認証・認可の責務を分離し、コアなエージェント処理（UseCase層）に委譲する設計です。これにより、Webとモバイルアプリで異なる認証方式を使用しても、共通のUseCase層以下を再利用可能になります。また、Mastraフレームワークの`runtimeContext`を活用した依存性注入（DI）の実装は、ツール選択の動的な切り替え（例：プライバシー要件に応じた履歴利用の可否）や、バックエンドアクセス時の認証方式の抽象化を可能にします。Agent本体は「先生とユーザーを適切にマッチングする」といったコアドメインの責務に集中し、ユースケース固有の要件はUseCase層でパラメータ（`experimental_output`, `context`など）をカスタマイズすることで吸収します。
このアプローチにより、AIエージェントは単なるAPI呼び出しの集合体ではなく、従来のWebアプリケーションと同様に、ビジネスロジックの安定性を保ちつつ、多様な要件変化に対応できる、再利用可能で保守性の高いシステムとして構築できます。AIエージェントの導入を検討している、あるいは既に運用中で保守性に課題を感じているWebアプリケーションエンジニアにとって、この具体的な設計思想と実装例は、今後の開発における強力な指針となるでしょう。