エージェント開発ライフサイクル

この記事では、エージェント開発ライフサイクルと、それが従来のソフトウェア開発アプローチとどのように異なるのかについて学びます。 エージェント開発ライフサイクルは、発見、実験、ビルド、展開、運用定常状態の5つのフェーズで構成されています。 これらの段階を理解することで、効果的なAIエージェントソリューションの設計と実装に役立ちます。

エージェント開発は、AIモデルやデータ依存関係の動的な性質から、専門的なアプローチが必要です。 従来のソフトウェア開発とは異なり、エージェント開発は反復的なプロセス、継続的なフィードバック、検証を通じた早期のリスク軽減を重視します。

これらのフェーズの基盤には以下の原則があります。

• 反復的:フェーズが重なり合ったり反復したりすることがあります
• フィードバック駆動型:各フェーズが次のフェーズに影響を与えます
• リスク軽減:早期検証はリスクを減らします

発見と実験段階

ディスカバリーフェーズは、ビジネス要件の理解とエージェント導入の適切なユースケースの特定に焦点を当てています。 この段階では、AI導入が複雑さを正当化するほど意味のある価値をもたらすかどうかを慎重に検討する必要があります。

実験は合成的または限定的なテストデータではなく、実際のデータセットや現在のモデルに基づいて行う必要があります。 合成データを用いた概念実証のアイデア化は、本番環境でエージェントが期待通りに機能しないリスクを高めます。 実験とビルドフェーズの間の時間を最小限に抑え、モデルやデータのドリフトがエージェントのパフォーマンスに影響するリスクを減らします。

ビルドと展開フェーズ

ビルドフェーズでは、実験的な知見を本番対応のエージェント実装に変換します。 この段階で下すアーキテクチャの決定は、運用の信頼性や保守要件に直接影響します。

デプロイは、開発環境から本番システムへエージェントを移行しつつ、実験で確立された品質と性能特性を維持することを含みます。

動作定常状態

運用定常状態は、エージェント性能の継続的な保守と最適化を表しています。 このフェーズでは、ビジネス要件や基盤技術の進化に合わせて継続的に監視・評価・調整し、運用性基準を維持するために調整を行います。

次のステップ

適切なホストプラットフォームの選び方を学びましょう。 ホストプラットフォームは、エージェントが利用できるオーケストレーション機能、モデルアクセス、運用機能を決定します。 これらの特徴は応答の質や性能に直接影響します。