トピック
17カテゴリ · それぞれに解説を用意
エージェントフレームワーク
エージェントの制御ループ——計画、ツール呼び出し、状態保持、失敗からの復帰——を提供するライブラリ群。ここでの選択が後続すべてに影響するため、最初のデモが早く動くかどうかだけでなく、デバッグのしやすさとロックインの度合いを併せて評価してください。
ツール連携
エージェントが呼び出せる既製の機能群。検索、コード実行、ファイル操作、各種サービス連携などが含まれます。
コーディングエージェント
実際のリポジトリに対してコードを読み・書き・実行するエージェント。ベンチマークのスコアは出発点にすぎません。実務では、サンドボックスの安全性、大規模コードベースでのトークンコスト、生成結果のレビューしやすさのほうが効いてきます。
可観測性 / 評価
エージェントが実際に何をしたかを可視化し、その実行記録を評価データセットへ変換する基盤。これがないと、本番のエージェントは改善不能なブラックボックスになります。
ガードレール / セキュリティ
エージェントの発話と行動を制約する仕組み。入出力のフィルタリング、プロンプトインジェクション対策、ツール呼び出しに対するポリシー適用などを扱います。
ベクトルDB / ストレージ
埋め込みベクトルのストレージエンジン。検索速度だけでなく、メタデータによる絞り込み、ハイブリッド検索、コレクションがメモリに収まらなくなったときの再現率の変化を確認してください。
モデルサービング
自前のハードウェア上でモデルを動かし、OpenAI互換エンドポイントとして提供する層。エージェントは呼び出し回数が多いため、単発のレイテンシよりスループットと同時実行性が重要になります。
ワークフロー / ローコード
エージェントを広範な自動化フローに組み込むビジュアル／ローコードのビルダー。このカテゴリでは主要な選択肢のいくつかがOSSではなくソース公開型のため、ライセンスの確認が特に重要です。
実行環境 / サンドボックス
エージェントが生成したコードをホストを危険に晒さずに実行するための隔離環境。エージェントに自作コードを実行させるなら、任意の追加要素ではなく前提条件です。
コンピュータ操作
ユーザーに代わってブラウザやデスクトップを操作するツール。分かれ目は、構造化された要素を扱うか生のピクセルを扱うかです。利用可能なDOMがある場面では前者が明確に安定します。
データ取り込み
実世界のコンテンツをエージェントが扱える形に変換する処理。クロール、スクレイピング、PDF解析、ドキュメントの正規化などが含まれます。
プロトコル / 相互運用
異なるベンダーのエージェント・ツール・モデルを相互接続する共通インターフェース。MCP、A2A、および多くのランタイムが備えるOpenAI互換インターフェースが該当します。
マルチエージェント制御
複数のエージェントやステップを協調させる仕組み。ルーティング、委譲、並列実行、結果のマージなどを扱います。単一エージェントで限界が明確になってから導入するのが現実的です。
メモリ / コンテキスト
肥大化する会話履歴を再生する代わりに、エージェントが学んだことをセッション間で保持する層。難しいのは「何を記憶すべきか」の判断で、自分のデータで抽出品質を検証する必要があります。
RAG / 検索拡張
自社のドキュメントにエージェントを接地させる検索パイプライン。チャンク分割、埋め込み、リランキング、出典付与を担います。回答の信頼性を決めるのは多くの場合モデル選択ではなく検索品質です。
プロンプト最適化
プロンプトやエージェントのプログラムを、無期限に手作業で調整するのではなく、計測して自動的に改善する対象として扱う手法。
音声エージェント
リアルタイム音声エージェント。レイテンシの制約が厳しく、割り込み処理とターンテイキングの質が実用性を左右します。