AI技術を活用した🤖Sotware Agents. 知的エージェント. 2025年よりトレンドへ.
Index
- 🤖RL Trading bot: 強化学習を活用したAgent. 一昔前はこれ.
- 🤖LLM Agnets: 推論判定にLLMを利用した自律システム.
- 🤖GPTs
- 🤖ASI
- 🤖Coding Agents: programming
- AI英会話
- 🤖AIカウンセリング
🤖LLM Agnets
🤖LLMを活用する🤖AI Agents.
Functions
- Reasoning
- Planning
Environments
- Database
- Web
- APIs
- Knowledge Base
- Apps
- Physical World
Refs
- Large Language Model Agents, by UC Berkley
- 💭Bot開発からAI Agent開発へ！(24/11/28)
🪟コンテキストエンジニアリング
Context Engineering. 🪟Context Windowを動的に・最適な状態に組み立てる技術.
- Karpathy が2025年に「プロンプトエンジニアリングという言葉は狭すぎる、これはContext Engineeringだ」と発言したことで広まった概念. Agents時代の新しい用語.
コンテキストウィンドウの構成要素
これら全体を設計するのが Context Engineering.
- System Prompt ← 役割・制約
- SKILL.md（関連スキル） ← 動的に注入
- Memory: （過去の経験） ← 選択的に注入
- Tools（使える道具の定義） ← 必要なものだけ
- 会話履歴（圧縮・要約済み） ← 古いものは削除
- 今のタスク ← ユーザー入力
プンロプト管理
Agent Skills
Skill Injection. 経験記憶や作業記憶のようなもの.
- markdownで管理.
Tool管理
Tool Selection
メモリ管理
🤖Agent Memory: （過去の経験） ← 選択的に注入
会話履歴管理
History Compression
コンテキストエンジニアリング vs プロンプトエンジニアリング
- Prompt Engineering 的な発想: より良い指示を書く
- “Step by step で考えてください”
- “あなたは10年のベテランエンジニアです”
- Context Engineering 的な発想: コンテキストに何を入れるか
- このタスクに必要なSKILLだけ読み込む
- 長い会話履歴を要約してトークンを節約
🎨Agentic Patterns
GoFほどにはまだ成熟していない. 玉石混交.
単体エージェント
マルチエージェント
長期動作・改善パターン
refs
- Awesome Agentic Patterns
- https://arxiv.org/abs/2405.10467, 2024/05. 18 patterns.
- https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents, 5つの基本パターン.
🤖マルチエージェントAI
マルチエージェントシステム. 複数のAIが協調して問題解決をする. Agent orchestration.
Workflows
LLMとツールが、事前に定義されたコードパスを通して連携するシステム. LLM Pipeline
Agents
LLMが自身のプロセスとツールの使用を動的に指示し、タスクをどのように達成するかを制御するシステム
Subagent
- Claude Code Sub-agents: The 90% Performance Gain Nobody Talks About | Code With Seb Blog, Opus をオーケストレーター、Sonnet をワーカーとして並列動作させることでAnthropicの内部テストで90%のパフォーマンス向上を達成. 26/01
- Orchestrating AI Agents: A Subagent Architecture for Code | clouatre.ca, 25/12. Opus がリサーチ・プランを担い、Haiku がコード実装、Sonnet が検証を担当。各サブエージェントはクリーンなコンテキストでスタートし、JSONファイルでハンドオフ.
👨🏻AI Agent Manager
<2025-03-08 Sat 09:41>この動画で知った言葉. プロジェクトマネージャーの仕事はタスクをアサインしてSlackで質問に答えながらAIを見守ること.. あれ、リモートワークと同じじゃん.
-<2025-11-28 Fri 09:19> 半年経ったら、Manager業務すらAIに移譲させる流れとなっていた…
【Devin駆動開発】AIエージェントの現地点とこれからを外資ITエンジニアと考える - YouTube
- 💭AIエンジニアとAIアナリストを部下にもつAI Agent Managerになりたい(25/03/10)
- 💭AI Agent Manger兼botterはAIを24時間稼働させるために労働強化される奴隷(25/06/30)
Agent Teams
Cladueの新機能. 5レンジャーみたいな. これはManagerを介さずにsubagents同士が通信する.
マルチエージェント/Workflow patterns
🤖Sequential Pipeline
エージェントを直列につなぐ
🤖Prompt Tuning
Routing
入力を分類し、専門化されたフォローアップタスクに誘導. 入力の種類でエージェントを振り分け
🤖Orchestrator-Workers
指揮者とワーカーの分離
🤖Parallelization
独立タスクを並列実行. Aggegators
🤖Evaluator-optimizer
生成エージェント＋評価エージェントのループ
Refs
- https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents, 24/12. よく言及される.
- Orchestrating AI Agents: A Subagent Architecture for Code | clouatre.ca
🤖Agent Memory
Agent Memory/Long-horizon Agent Infrastructure.
セッション跨ぎで状態・経験を保持・進化させる.
Memory-Augmented
セッション跨ぎの長期記憶
Working Memory
毎朝の実行時にSKILL.mdを読み込む = 経験を注入
Human-in-the-Loop
人間の承認ゲートを組み込む.
Memory Evolution（人間ゲート付き）
Human-in-the-Loop で「この学習を保存するか」を人間が判断
🤖Self-Improving Agent
Self-Improving Agent or Compound Learning Loop.
実行→反省→スキル更新のループ
Experiential Memory
昨日の判断 → 何がうまくいったか → SKILL.md に書き出す
Microsoft Ampifier
- メタ認知レシピでAIを「ツール」に変える仕組み
- 「知識の蓄積と再利用」が設計思想
- AIエージェント新時代の到来？「学ぶ」を変えるMicrosoft Amplifierとは｜伊藤穰一 - YouTube, Joiさんがハマっている.
<2026-03-10 Tue 13:23>fr arbに毎朝ポートフォリオレビュースキルのupdateを依頼していたが、まさにやりたいことはこれだ. 自動的にPDCA
Topics
Agent x cron
Agentを定期呼び出しする方法.
- GitHub Action
- claude-code-scheduler(公式)
- https://github.com/kylemclaren/claude-tasks, 定期呼び出しの管理TUIツール.
issue: 稼働頻度と稼働時間を設定することでコスト管理をする
これでLimitギリギリまで活用できるか？