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フェーズ 14

エージェントエンジニアリング

現代AIエンジニアリングの核心。ファーストプリンシプルからエージェントを構築する。

42 レッスン

このフェーズのレッスン

  1. 1エージェントループ:観察・思考・行動
  2. 2ReWOOとPlan-and-Execute:計画と実行の分離
  3. 3Reflexion:言語強化学習
  4. 4Tree of ThoughtsとLATS:意図的な探索
  5. 5Self-RefineとCRITIC:反復的な出力改善
  6. 6ツール利用とファンクションコーリング
  7. 7メモリ:仮想コンテキストとMemGPT
  8. 8メモリブロックとスリープ時コンピューティング(Letta)
  9. 9ハイブリッドメモリ:ベクトル + グラフ + KV(Mem0)
  10. 10スキルライブラリと生涯学習(Voyager)
  11. 11HTNと進化的探索による計画
  12. 12Anthropicのワークフローパターン:シンプルさを優先する
  13. 13LangGraph:ステートフルグラフと永続実行
  14. 14AutoGen v0.4:アクターモデルとエージェントフレームワーク
  15. 15CrewAI:役割ベースのクルーとフロー
  16. 16OpenAI Agents SDK:ハンドオフ・ガードレール・トレーシング
  17. 17Claude Agent SDK:サブエージェントとセッションストア
  18. 18AgnoとMastra:プロダクションランタイム
  19. 19ベンチマーク:SWE-bench・GAIA・AgentBench
  20. 20ベンチマーク:WebArenaとOSWorld
  21. 21コンピューター操作エージェント:Claude・OpenAI CUA・Gemini
  22. 22音声エージェント:PipecatとLiveKit
  23. 23OpenTelemetry GenAIセマンティック規約
  24. 24エージェント可観測性プラットフォーム:Langfuse・Phoenix・Opik
  25. 25マルチエージェント討論とコラボレーション
  26. 26障害モード:エージェントが壊れる理由
  27. 27プロンプトインジェクションとPVEディフェンス
  28. 28オーケストレーションパターン:スーパーバイザー・スウォーム・階層型
  29. 29プロダクションランタイム:キュー・イベント・Cron
  30. 30評価駆動エージェント開発
  31. 31エージェントワークベンチ設計:優秀なモデルがなぜ失敗するか
  32. 32最小エージェントワークベンチ
  33. 33実行可能な制約としてのエージェント指示
  34. 34リポジトリメモリと永続状態
  35. 35エージェントの初期化スクリプト
  36. 36スコープコントラクトとタスク境界
  37. 37ランタイムフィードバックループ
  38. 38検証ゲート
  39. 39レビュアーエージェント:ビルダーとマーカーを分離する
  40. 40マルチセッションハンドオフ
  41. 41実リポジトリへのワークベンチ適用
  42. 42カプストーン:再利用可能なエージェントワークベンチパックを完成させる