19 分本番対応RAGアプリケーションの構築：Jerry Liu
単純な文書チャットのデモに欠けている、本番RAGの制御要素を特定できます。
上級者ビジネス向けAI
より効果的なAIエージェントを構築する
Anthropic. Anthropicのエンジニアが、マルチエージェントシステムによるツールの誤用に対して実際に行った変更を解説します。エンドポイントの統合、IDではなく名前を返す設計、システムプロンプトへツールを詰め込むのではなくMCPやAgent Skillsを活用する方法を扱います。記事にあるツールの説明と戻り値の形に関するチェックリストに、項目ごとに対応しています。
AI Expertの注記
事例はAnthropic固有ですが、設計上の教訓は普遍的です。ツール間の曖昧さを減らし、有用な識別子を返し、実際のタスクでツール選択をテストしてください。製品固有のパターンをコピーする前に、現行のAgent SkillsとMCPの指針を再確認してください。
このセクションから得られるもの
エージェントが適切なパラメーターで正しいアクションを選べるよう、ツール設計を改善できます。
視聴または事前に知っておくべきもの
ツールスキーマ、ツールの説明、エージェントへの指示の違いを理解していること。
最終確認日：2026年5月18日
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The deeper, university-level counterpart to our beginner HubSpot marketing pick — Emory's business-school treatment goes past 'how to prompt' into training generative models for brand-specific output, the purchase-funnel economics of AI-generated content, and a full module of genuine skepticism about when generative AI is and isn't worth using in marketing.
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