概要
Go言語を用いたLLMエージェントの自作を通じて、セキュリティアラートのトリアージを自動化するための設計思想と「ハーネスエンジニアリング」の実践手法を体系的に解説した資料です。
詳細内容
本資料は、セキュリティ・キャンプ2026の専門B2コースで使用された、LLMエージェントの設計と実装に関する包括的なガイドです。LangChainなどの既存フレームワークを敢えて使わず、Go言語でエージェントをフルスクラッチ実装することで、LLMとツール、ループの関係性を深く理解することを目指しています。
主な内容は以下の3点に集約されます：
1. **AIエージェントの基本構造**: LLMを「ツール呼び出し」と「実行ループ」で囲むアプリケーション側の構造として定義し、状態管理やコンテンツ生成の仕組みを解説しています。
2. **ハーネスエンジニアリング**: プロンプト単体ではなく、ツール設計、ガードレール、バリデーション、コンテキスト管理といった「モデルの外側の構造」によってエージェントの挙動を安定させる手法を提唱しています。
3. **セキュリティドメインへの適用**: OktaやGitHub、BigQueryなどの実際の監査ログを対象に、アナリストの思考プロセスをどのように分解し、エージェントに実装するかを具体的なケーススタディ（セッション窃取の検知など）を交えて示しています。
後半では、非決定的なLLMの出力を評価するための「LLM as a Judge」や成功率に基づいたテスト戦略、インダイレクト・プロンプト・インジェクション対策など、実運用を見据えた高度なトピックもカバーされています。