拡張性のあるエージェントシステム構築

拡張を見据えたエージェントの設計と開発

拡張性を念頭に置いてAIエージェントを設計・開発する方法を学び、エージェントの拡張性を支える3つの柱、モジュール性、頑丈性、適応性に沿って進めます。 本番環境で成功するエージェントに必要な要素と、なぜ多くの人が問題に直面するのかを探っていきます。

MCPとA2Aの力とは

Anthropic開発のModel Context Protocol（MCP）は、エージェント間の相互運用性に革命をもたらし、エージェントとデータソースを接続するための標準プロトコルを実現しました。 Google開発のAgent-to-Agentプロトコル（A2A）は、MCPを補完します。 これら2つのフレームワークを組み合わせて、エージェントの統合の拡張性を保つ方法を学びましょう。

エージェントの最適なテストとデプロイ方法とは

エージェントを大規模な本番環境に投入する前に、拡張に伴うリスクへの対策が必要です。 コンポーネント、統合、パフォーマンス、セキュリティに関する問題を検出するための頑丈なテストフレームワークの作成方法を学びます。 エージェントに最適なデプロイのタイプを、ユースケースの要件から判断します。