エージェント・アーキテクチャの全体像

「エージェント」はバズワードですが、本物の自律エージェントを 本番環境で安定動作 させるには、しっかりした設計が必要です。本レッスンではエージェント・アーキテクチャの全体像を俯瞰します。

エージェントの定義（実装視点）

本コースで扱う「エージェント」は次の特徴を持ちます：

1. 目標指向：与えられた目標を達成するために自律的に動く
2. ツール利用：複数の外部ツール（API・DB・ファイル等）を呼び出す
3. 多段推論：1ステップでは終わらず、状態を見ながら次の行動を決める
4. 自己修正：失敗・想定外の結果から軌道修正する

エージェントの実装レイヤー

本格的なエージェントは、複数レイヤーの責務分離で構成されます。

シンプルなエージェントループ（疑似コード）

function agent_loop(goal, tools, max_iterations=20):
    state = init_state(goal)
    for i in range(max_iterations):
        # プランナー: 次のアクションを決める
        plan = call_claude(
            system="あなたは目標達成エージェントです...",
            messages=state.history,
            tools=tools,
        )

        # 終了判定
        if plan.is_complete:
            return plan.final_answer

        # ガードレール: 禁止行動チェック
        if violates_guardrails(plan.tool_call):
            log("blocked", plan.tool_call)
            state.append_error("禁止行動を提案しました")
            continue

        # ヒューマン介入: 必要な場合
        if requires_human_approval(plan.tool_call):
            approval = wait_for_human(plan.tool_call)
            if not approval:
                state.append_rejection()
                continue

        # ツール実行
        result = execute_tool(plan.tool_call)

        # メモリ更新
        state.append_tool_result(plan.tool_call, result)

        # 観測
        log_iteration(i, plan, result)

    return "最大反復回数に達しました"

Anthropic 公式 Agent SDK の役割

Anthropic が提供する Agent SDK は、上記の疑似コードに相当する仕組みを公式に整備しています：

• システムプロンプトのテンプレート
• Tool Use のスキーマ定義サポート
• ループ実行・終了判定のフレームワーク
• トレース・ロギングの組み込み
• MCP（Model Context Protocol）対応

エージェント設計の原則

1. 目標を明確に：曖昧な指示は失敗の元（「タスクを完了する」ではなく「商品Xの月次レポートをCSV形式で生成する」）
2. 権限を最小に：必要なツールだけ与える（DB全体ではなく特定テーブルのみ）
3. 失敗を前提に：ツールが落ちる、想定外の結果が返る前提で設計
4. 監視を埋め込む：あとから「何が起きたか」追える設計
5. 人間の介入ポイント：致命的アクションには人間の承認

典型的なエージェント実装の落とし穴

このレッスンのまとめ

エージェントは「オーケストレーション → プランナー → ツール選択 → 実行 → メモリ → ガードレール → 観測」の8レイヤー構成。次のレッスンでは、複数ツールの調停を深堀りします。