12-Factor Agents:信頼できるLLMアプリケーションの設計パターン-Dex Horthy、HumanLayer

17 分中級者実践者AI Engineer自動化

AI Engineer. Dex Horthyは、信頼できるエージェントシステムの大部分が、少数のLLM呼び出しを規律あるソフトウェアで囲んだものだと説明します。プロンプトとコンテキストウィンドウを自分で管理し、制御フローを決定論的に保ち、ワークフローに判断が必要な場合はツール呼び出しを使って人間に連絡します。これは記事の承認、例外処理、エスカレーションのパターンに直接対応しています。

AI Expertの注記

「エージェント」という枠組みを、自律性の演出ではなくソフトウェアアーキテクチャとして捉えてください。長期的に有効な教訓は、明示的な状態、決定論的な制御フロー、実際に機能する人間への引き継ぎ経路です。

このセクションから得られるもの

一時停止、再開、人間への判断依頼を行い、ビジネス上の状態をモデルの推測から分離できるAIワークフローの設計方法を学べます。

視聴または事前に知っておくべきもの

ツール呼び出しまたは複数工程のAIワークフローに関する基本知識が必要です。

最終確認日:2026年5月19日

次の動画を視聴

同じ学習パスで次のキュレーション済みの補完動画を続けて視聴してください。

さらに深く学ぶ

このトピックについてさらに詳しく学べる、厳選された外部コースです。

Anthropic Academy

Introduction to Model Context Protocol

Anthropic Academy

MCPは、AIツールのエコシステム全体で個別のツール連携に静かに取って代わりつつあるプロトコルです。開発元から直接学べます。修了時には、独自のMCPサーバーを構築してデプロイし、LLMクライアントを接続し、この標準が業界におけるUSB-Cに最も近い存在といわれる理由を理解できます。

中級者自分のペースで学習(短時間)
DeepLearning.AI

Practical Multi AI Agents and Advanced Use Cases with crewAI

João Moura (Founder, CrewAI)

Doubles as our sales and customer-support vertical pick and a genuinely practical agent-building course: you build an agentic sales pipeline (lead scoring, personalized outreach) and a customer-support data-insights pipeline as two of the five hands-on projects, taught by CrewAI's own founder. Requires basic Python, so it sits with our other builder-track courses rather than the no-code picks.

中級者~2h 49m · self-paced (15 lessons)
Hugging Face

AI Agents Course

Hugging Face

現在利用できるエージェントシステムのオープンソース教材として、最も分かりやすい講座です。特定ベンダーの技術スタックではなく、エンジニアが実際に評価する3つのフレームワーク(smolagents、LlamaIndex、LangGraph)を軸にしています。最後にはベンチマーク課題と公開リーダーボードがあり、チームが成果を検証できる説明責任も備えています。

中級者約25時間

自動化のすべてのコースを確認