株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250612

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関連リンク AI領域における組織の強みを活かすアーキテクチャ設計 AI Shift社が開発する企業向けAIエージェント構築プラットフォーム「AI Worker」について、開発チームとAIチームが協力し、組織の強みを最大限に活かすアーキテクチャ設計をどのように模索したかを紹介します。 AIエージェント開発における課題と変化かつてはAIチームの研究力がプロダクトの強みでしたが、2024年からのLLM（大規模言語モデル）の急速な進化により、AIチームの研究と市場の変化にずれが生じました。開発チームはLLMのAPI組み込みに注力するようになり、AIチームとの連携が一時的に薄れる課題がありました。しかし2025年、AIエージェントが注目され、LLMだけでなく、多様なツール連携や記憶管理など、より複雑な要素が必要になったことで、開発チームもAIの専門領域に、AIチームも開発ノウハウに踏み込む必要が出てきました。組織の強みを活かすアーキテクチャ設計のポイント責務の再定義とチーム統合: AIエージェント開発では、AIチームの役割がアプリケーション層まで広がるため、サービス単位で責務を分けるのではなく、開発チームとAIチームを統合し、同じ実行エンジンサービス内でそれぞれの専門性を活かすようにしました。これにより、DB選定やHTTPサーバ構築など、AIチームが開発領域にも関われるようになります。開発言語の統一（TypeScript）: 元々異なる言語（AIチーム：Python、開発チーム：TypeScript）を使っていたところを、AIエージェントの実行エンジンもTypeScriptに統一しました。これは、他サービスのアーキテクチャを参考にできる、チーム間の知識共有がしやすくなる、開発速度が向上するといったメリットがあるためです。 AIエージェントフレームワーク「Mastra」の採用と向き合い方: TypeScript製のAIエージェントフレームワーク「Mastra」を採用することで、開発の初期スピードを上げられました。Mastraは、エージェントやワークフロー、RAG（検索拡張生成）などの主要機能に加え、デバッグや運用機能も充実しています。一方で、AIエージェントの分野は変化が激しいため、特定のフレームワークに過度に依存せず、将来的に別のフレームワークに乗り換えられるように、重要な機能（例：データ永続化のための短期記憶）はMastraの機能を使わず、独自でPostgreSQLを導入するなど、疎結合な設計を意識しています。これは、柔軟な設計と将来への備えのためです。疎結合な設計とFeature Flagの活用: 異なるチームが同じコードを触るため、コードベースでの「依存性の逆転」と「疎結合な責務分離」を徹底しました。これは、Mastraのワークフローを「ユースケース層」、記憶管理を「インフラ層」と捉え、それぞれが独立するように設計することで、テストのしやすさや、変更時の影響範囲を小さく保つための工夫です。また、LLMの不確実性に対応するため、実装と検証を高速で回せる「Feature Flag」の仕組みを導入しました。これにより、新しい機能を本番環境に影響なく検証し、迅速に改善サイクルを回すことが可能になりました。例えば、AIエージェントの振る舞いを刷新するプロジェクトを、Feature Flagを活用することで約1ヶ月で本番リリースまで漕ぎつけ、長期的なR&Dの高速化に貢献しました。まとめ AIエージェント開発では、開発チームとAIチームがお互いの領域に踏み込み、協力し合うことが重要です。そのためには、疎結合で柔軟なアーキテクチャ設計と、Feature Flagを活用した高速な検証サイクル基盤の構築が不可欠であり、これらが市場の変化に対応し、プロダクトを成長させる鍵となります。引用元: https://zenn.dev/aishift/articles/c897d0e095c3d8 Agent Development Kit によるエージェント開発入門タイトル: Agent Development Kit によるエージェント開発入門要約: この資料は、大規模言語モデル（LLM）を基盤とした「AIエージェント」を開発するための入門ガイドです。新人エンジニアの皆さんが、AIエージェントの基本的な仕組みや開発の流れを理解するのに役立つ内容となっています。まず、LLMが単なる質問応答にとどまらず、より複雑なタスクをこなす「エージェント」として機能...