【2026年版】AIエージェント開発入門を公開しました
AIエージェント開発入門 2026 を公開しました
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ChatGPTは使える。——でも「AIエージェント」は作れない
ChatGPTやClaudeに質問する。回答が返ってくる。便利だ。
でも、こんな疑問を感じたことはありませんか？
「このAI、自分でツールを呼び出して、判断して、タスクを完了してくれないかな」
チャットボットは「質問に答える」だけ。一方、AIエージェントは**「自分で考え、ツールを使い、目標を達成する」**存在です。
Web検索して最新情報を取得する。データベースを参照する。コードを書いて実行する。複数のAIが協力して複雑な問題を解く。
それがAIエージェントです。
でも、作り方が分からない。
よく聞く悩みをまとめると：
- LLMのAPIを叩くことはできるが、「エージェント」として動かす方法が分からない
- Function CallingやTool Useの仕組みが理解できていない
- RAGという言葉は知っているが、実装方法が分からない
- LangChainやLangGraphの使い分けが分からない
- マルチエージェントに興味があるが、設計パターンが見えない
- 本番環境にデプロイする方法が分からない
そこで、LLMの基礎からマルチエージェントの本番運用まで、全てカバーする入門書を執筆しました。
1,000円 / 全15章 / 約14.8万字 / 導入部分は無料
こんな方に向けた本です
対象読者：
- LLM（ChatGPT、Claude等）を使ったことがあり、次のステップとしてエージェント開発に進みたい方
- Function Calling / Tool Use の仕組みを体系的に理解したい方
- RAG（検索拡張生成）を自分のアプリに組み込みたい方
- LangChain / LangGraph を使って実践的なエージェントを構築したい方
- MCP（Model Context Protocol）による外部ツール連携を学びたい方
- AIエージェントの評価・デプロイ・安全性対策まで含めた全体像を把握したい方
チャットボットとエージェントの違い
| チャットボット | AIエージェント | |
|---|---|---|
| できること | 質問に答える | 目標を達成する |
| ツール利用 | なし | Web検索、DB参照、コード実行 |
| 判断力 | なし | 状況に応じて次のアクションを選択 |
| メモリ | 会話履歴のみ | 短期・長期記憶を管理 |
| 自律性 | 受動的 | 能動的に行動 |
本書は、この「チャットボット → AIエージェント」のステップアップを体系的に学ぶ構成です。
本書の全体像
Part 1: 基礎（Ch01-02）
LLMの仕組み、プロンプトエンジニアリング
Part 2: エージェントの核心（Ch03-06）
エージェント設計、ツール利用、メモリ、RAG
Part 3: 実践（Ch07-11）
シングル/マルチエージェント、LangChain、LangGraph、MCP
Part 4: 運用（Ch12-14）
評価、デプロイ、安全性・倫理
本書の内容を一部紹介
Function Callingでエージェントにツールを持たせる
LLMは単体では外部のデータにアクセスできません。Function Calling（Tool Use）を使うことで、LLMが自分で判断してツールを呼び出すようになります。
# ツールの定義
tools = [
{
"name": "get_weather",
"description": "指定した都市の天気を取得する",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {"type": "string", "description": "都市名"}
},
"required": ["city"]
}
}
]
# LLMがツールを選択 → 実行 → 結果を返す
# このループがエージェントの基本動作
本書ではこのエージェントループの設計パターンを詳しく解説しています。
RAGで最新情報を参照する
LLMの知識には期限があります。RAG（Retrieval-Augmented Generation）を使えば、自社のドキュメントやデータベースの情報を参照して回答できるようになります。
質問 → Embedding → ベクトル検索 → 関連文書を取得 → LLMに渡して回答生成
本書ではEmbedding、ベクトルストア、チャンク分割、リランキングまで実装レベルで解説しています。
LangGraphでステートフルなワークフローを構築
LangGraphを使えば、条件分岐・ループ・人間の承認を含む複雑なエージェントワークフローを構築できます。
from langgraph.graph import StateGraph
# ノード（処理ステップ）を定義
graph = StateGraph(AgentState)
graph.add_node("research", research_node)
graph.add_node("analyze", analyze_node)
graph.add_node("report", report_node)
# エッジ（遷移条件）を定義
graph.add_edge("research", "analyze")
graph.add_conditional_edges("analyze", should_continue)
全15章の目次
| 章 | タイトル | 内容 |
|---|---|---|
| 00 | はじめに | 本書の目的・対象読者・全体像 |
| 01 | LLMの基礎 | トランスフォーマー、トークン、コンテキストウィンドウ |
| 02 | プロンプトエンジニアリング | Zero-shot、Few-shot、Chain of Thought |
| 03 | エージェントの基礎 | エージェントループ、ReAct、計画と実行 |
| 04 | ツール利用 | Function Calling、Tool Use、エージェントループ実装 |
| 05 | メモリシステム | 短期/長期記憶、会話バッファ、要約メモリ |
| 06 | RAG | Embedding、ベクトルストア、チャンク分割、リランキング |
| 07 | シングルエージェント | 自律エージェントの設計と実装 |
| 08 | マルチエージェント | 協調・委任・競争パターン |
| 09 | LangChain | LangChainによるエージェント構築 |
| 10 | LangGraph | ステートフルなワークフロー設計 |
| 11 | MCP | Model Context Protocolによる外部ツール連携 |
| 12 | 評価 | エージェントの評価手法とベンチマーク |
| 13 | デプロイ | 本番環境への展開と運用 |
| 14 | 安全性・倫理 | プロンプトインジェクション対策、ガードレール |
「AIエージェントを作れる」という価値
2026年、AIエージェントはもはや研究トピックではなく実務ツールです。
- カスタマーサポートの自動化
- コードレビューの自動化
- データ分析パイプラインの構築
- ドキュメントの自動生成
「AIエージェントを設計・構築できる」スキルは、今後のエンジニアにとって最も価値ある武器の1つになります。
本書がその第一歩になれば幸いです。
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