AIエージェント時代のエンジニアになろう #jawsug #jawsdays2025 / 20250301 Agentic AI Engineering

2025.3.1 JAWS DAYS 2025で発表した資料です。
AIエージェント時代のエンジニアになろう：Agentic Workflows から環境に溶けこむAmbient Agents まで基礎と実践を50分で身につける

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3. 代表取締役CEO / Founder 西見 公宏 Masahiro Nishimi 事業会社の顧問CTOとして活動するソフトウェア開発のスペシャリスト。 AIエージェントを経営に導入することにより、あらゆる業種業態の生産 性を高めるための活動に尽力している。 「その仕事、AIエージェントがやっておきました。――ChatGPTの次に来 る自律型AI革命」（技術評論社）単著、Software Design「実践LLMアプリ ケーション開発」（技術評論社）連載。 主な著書 『その仕事、AIエージェントがやっておきました』 取締役COO / Co-founder 吉田 真吾 Shingo Yoshida AWS Serverless Heroとして日本におけるサーバーレスの普及を促進。 「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」（技術 評論社）共著、「Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構 築入門」（技術評論社）共著、「AWSによるサーバーレスアーキテク チャ」（翔泳社）監修、「サーバーレスシングルページアプリケーショ ン」（オライリー）監訳、「AWSエキスパート養成読本」（技術評論 社）共著。ChatGPT Community（JP）主催 主な著書 『ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門』 『Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門 エンジニア選書』 取締役CTO / Co-founder 大嶋 勇樹 Yuki Oshima 大規模言語モデルを組み込んだアプリケーションやAIエージェントの開 発を実施。 個人ではエンジニア向けの勉強会開催や教材作成など。オンラインコー スUdemyではベストセラー講座多数。 「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」（技術 評論社）共著。勉強会コミュニティStudyCo運営。 主な著書 『ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築 ［実践］入門』 Generative Agents, Inc.
4. 1990年代 2013 2018 2020 Word2Vec (NPLM), NLPS 静的な単語の関連性 ニューラル⾔語モデル 特定のNLPタスク⽤途 タスク 解決 能⼒ ELMO, BERT, GPT-1/2 コンテキスト表現 事前学習＋ファイン チューニング さまざまなNLPタスク ⽤途 GPT-3/4, ChatGPT, Claude ⾔語モデルの規模拡⼤ プロンプトによる⽳埋め さまざまな実世界のタスク ⽤途 A Survey of Large Language Models https://arxiv.org/abs/2303.18223 n-gram⾔語モデル 統計的⼿法 確率推定 特定のタスク⽤途 統計的⾔語モデル 特定タスク⽀援 ニューラル⾔語モデル タスクに依存しない 機能学習 事前学習済み⾔語 モデル 転移学習をもちいた NLPによるタスク解決 ⼤規模⾔語モデル (LLM) 汎⽤的なタスク解決
5. Q "*ΤʔδΣϯτͱ͸ʁ " • ΤʔδΣϯτͱ͸ɺ環境を認識し、目標を達成 するために自律的に行動するଘࡏ • ΤʔδΣϯτΒ͠͞ͷ؍఺ ਓ޻஌ೳͷ֤෦෼ྖҬΛͦΕΒͷಠࣗͷྺ࢙తจ຺ ʹԊͬͯղઆ͢ΔͷͰ͸ͳ͘ ݱࡏ஌ΒΕ͍ͯΔࣄฑ Λڞ௨ͷ࿮૊ΈͷதͰ࠶ߏங͢Δ͜ͱΛࢼΈͨ ˠཧ࿦ͱ࣮ફ ॳ൛
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6. ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models (2022.10) • ݕূύλʔϯ B 3FBTPOͳ͠ɺ"DUͳ͠ C 3FBTPOͷΈ D "DUͷΈ E 3FBTPO͋Γɺ"DU͋Γ
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7. メモリ 実⾏エージェント (GPT-4) (1) タスクと実⾏結果のペアを保存 (2) コンテキスト情報をメモリから読み出す 3. タスクの実⾏結果を送信する タスク作成エージェント (GPT-4) タスクキュー ユーザー 1. ⽬標やタスクを与える 2. タスクを実⾏させる コンテキスト情報 4 新しいタスクを追加 優先度づけエージェント (GPT-4) コンテキスト情報を メモリから読み出す コンテキスト情報 5. タスク優先度をつける 6. タスクを消す Task-driven Autonomous Agent https://yoheinakajima.com/task-driven-autonomous-agent-utilizing-gpt-4-pinecone-and-langchain-for-diverse-applications/ Baby AGI
8. ׬શࣗ཯ܕΤϯδχΞ"*ΤʔδΣϯτ LLMと強化学習の技術を組み合わせて開発された 世界初の完全自律型AIソフトウェアエンジニア Devinは、情報の検索、コーディング、プロジェ クトの展開など、ソフトウェア開発のすべての工 程をAIだけで完結させることが可能 未知の技術の学習、アプリケーションの構築・デプロイ／コード ベースのバグ自動検出・修正／サンドボックス環境内で複雑なタ スクを計画・実行／リアルタイムの進捗報告、フィードバック受 け入れ、ユーザーと協力 出典：https://www.cognition-labs.com/introducing-devin Devin
9. • ۀքɾۀछɾλεΫಛԽܕ • ཁٻɾཁ͕݅໌֬Ͱ͋Δ • ϫʔΫϑϩʔ͕ࣄલఆٛͰ͖Δ • ςετͰ͖ΔɾධՁͰ͖Δ バーティカル領域の AIエージェント ソフトウェア アーキテクチャ フレームワーク • ϓϩϯϓτνΣΠχϯά • --.λεΫɿϧʔςΟϯά੍ޚ΍ฒྻԽ • ϚϧνΤʔδΣϯτΦʔέετϨʔγϣϯ • ׬શࣗ཯ΤʔδΣϯτɿ؍ଌˠλεΫԽˠΞΫ γϣϯ • εςʔτϚγϯΛத৺ʹϫʔΫϑϩʔΛ؅ཧ͢Δ ΦʔέετϨʔλʔ • ίϯϙʔβϒϧͳ࣮ߦ؀ڥ !! ͢΂ͯͷ࢓ࣄ͸ϫʔΫϑϩʔͰ͋Δ
10. 1. LLMアプリケーション開発の基礎 2. OpenAI APIの基礎 3. プロンプトエンジニアリング 4. LangChainの基礎 5. LCEL徹底解説 6. RAGアプリ開発実践 7. LangSmith 8. AIエージェントとは？ 9. LangGraphでつくるAIエージェント実践入門 10.LangGraphでつくる要件定義生成AIエージェント 11.エージェントデザインパターン 12.LangChain/LangGraphで実装するエージェント デザインパターン 好評発売中
11. LangGraph
12. Conditional Edge 実⾏待ち ノード Eメールの 新着チェック Eメール取得 ノード ノード Eメール クルー Eメール解析 フィルタリング 全スレッド取得 調査実施 下書き作成 crewAI + LangGraph https://github.com/crewAIInc/crewAI-examples/tree/main/CrewAI-LangGraph
13. A1. 数学の問題を解く 学⽣ ｱｼｽﾀﾝﾄ 専⾨家 ｱｼｽﾀﾝﾄ 専 ⾨ 家 に 聞 く 検索拡張 プロキシ 検索拡張 ｱｼｽﾀﾝﾄ A2. 検索拡張チャット ALFWorld 実⾏マシン A3. 意思決定 ｱｼｽﾀﾝﾄ ｸﾞﾗｳﾝﾃﾞｨﾝｸﾞ ｴｰｼﾞｪﾝﾄ 指揮官 A4. マルチエージェントコーディング ライター 護衛 ﾏﾈｰｼﾞｬｰ A5. 動的グループチャット ⼀⻫配信 会話 チェス盤 A6. 対話型チェス ﾌﾟﾚｲﾔｰ A ﾌﾟﾚｲﾔｰ B AutoGen
14. Multi-Agent Orchestration / Agents for Amazon Bedrock 2025.5.30 発売予定
15. Workflow Orchestrator with No Code 2025.4.4 発売予定
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17. 組織IQの向上 ビジネス ドメイン 技術理解 ケイパ 事業企画の高速化 合意形成 アイディエーションから事業企画化 まで短期間で実現をサポート ビジネス理解(ドメイン知識・現 場ノウハウ)と技術理解の共通集 合を最大化するために、部署・職 種・役割を越境するためのトレー ニングを提供 生成AIサービスデザインの流れを 理解し、自社で売れる企画の推進 が可能に ˞(FOFSBUJWF
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19. ੒ޭ͸ՊֶͰ͖Δ パフォーマンスが成功を促す。 パフォーマンスが測定できない 時には、ネットワークが成功を 促す 01. ύϑΥʔϚϯεʹ͸্ݶ͕͋Δ͕ɺ ੒ޭʹ͸্ݶ͕ͳ͍ 02. աڈͷ੒ޭ Y
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20. ΤΩεύʔτʹΑΔτϨʔχϯά "*ίʔσΟϯάಓ৔ίϛϡχςΟ $MJOF
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21. ʮܦӦͷ"*γϑτʹؔͯ͠ݴ͏ͱɺ࣮͸೥ʹ ౰͕ࣾ׬੒׬ྃͨ͠ɺΦϯϓϨϛε͔ΒΫϥ΢υ ΁ͷશγϑτʹॏͳΔͱ͜Ζ͕େ͖͍ ɿ ʢதུʣ ɿ ΤϯδχΞͷਓ͕ͨͪɺ૑଄తͳ࢓ࣄʹϑΥʔΧ εͰ͖ΔΑ͏ʹͳͬͨͱ͍͏͜ͱͰ͢ɻʯ %F/"ೆ৔ஐࢠ͕ޠΔʮ"*࣌୅ͷձࣾܦӦͱ੒௕ઓུʯશจॻ͖ى͜͠ IUUQTGVMMTXJOHEFOBDPNBSDIJWFT "*γϑτͷຊ࣭͸૑଄తͳ࢓ࣄʹϑΥʔΧε͢Δ͜ͱ
22. IUUQTTQFBLFSEFDLDPN@LFOTIQMBUGPSNFOHJOFFSJOHPOTFSWFSMFTT TMJEF Platform Engineering on Serverless
23. ΤΠνɾπʔɾΦʔ
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24. $PHOJUP "84
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25. • 最優先 = Product Market Fit • ビジネスコード開発に時間を使う • 顧客とのイテレーションを最⼤化する • Commercial Search • 2⼈の開発者 x 4ヶ⽉ • TypeScript 13,307⾏ • 開発者の稼働 95%以上 • Microservices的だが⾃分たちはコアだけ • 依存性の最⼩化：仕様確定待ち、DBA待ち などを避ける IUUQXXXTMJEFTIBSFOFU4FSWFSMFTT$POGKPFFNJTPOYQSPEVDUEFWFMPQNFOU αʔόʔϨε͸։ൃΛՃ଎͢Δ
26. αʔόʔϨε͸։ൃΛՃ଎͢Δ • ΞʔΩςΫτͱ࣮૷ͷ෼ׂ͑͞Ͱ͖Ε͹Ή͠Ζ޻ఔ΍඼࣭؅ཧ ͠΍͍͢ 中山桂一さん@キャラウェブ WebもアプリもサーバーサイドはREST API化 してますが「Swagger定義」と「DynamoDBの テーブル定義」さえちゃんとできていれば、外 部ベンダに関数ごとに制作お願いできるんで管 理しやすいですよ （明⽇の開発カンファレンス より） 現場的コンウェイの法則 (マイクロサービスの実践)
27. αʔόʔϨε͸--.ΞϓϦέʔγϣϯΛՃ଎͢Δ
29. 好評発売中
30. "NCJFOU
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31. ·ͱΊ • "*ΤʔδΣϯτͷઃܭʹ࣮ફతͳιϑτ΢ΣΞΞʔΩςΫνϟͷઃܭ • ݱ࣌఺Ͱ͸׬શࣗ཯ΤʔδΣϯτΑΓόʔςΟΧϧྖҬɾ໨తಛԽɾϫʔ ΫϑϩʔϚωδϝϯτ͕࣮ફతɺ.0"5ͷ伴͸ʮσʔληοτʯ • --.ϑϨʔϜϫʔΫͱαʔόʔϨεͰߴ଎։ൃ • ૑଄తͳ࢓ࣄΛ͢ΔͨΊʹ"*ΤʔδΣϯτΛ࢖͏ɾ࡞Δ • ֵ৽తͳ"*ͷ׆༻ͷͨΊʹɺΫϥ΢υج൫ͷ্खͳ׆༻Λ • ҆શʹਓؒͱͷΠϯλϥΫγϣϯ͔Β੾Γ཭͢͜ͱ͕ੜ࢈ੑΛ޲্͢Δ伴