特化型AIエージェントの構築
巨大なAIエージェントを1つ作るというのは、一見簡単そうに思えます。コードを書き、テストを実行し、セキュリティをレビューし、ドキュメントを更新するという指示を、たった一つのプロンプトで与えるだけだからです。
これはデモでは機能しますが、実際のエンジニアリングでは失敗します。
ソフトウェア開発には異なる思考プロセスが必要なため、単一のエージェントは往々にして能力が低下します。コードを書くことと、それをテストすることは別物です。コードをレビューすることと、ドキュメント化することは別物です。
本物のエンジニアリングチームはこれらのタスクを分離しています。AIアーキテクチャも同様であるべきです。
特化型エージェントは、役割が限定されているため、より高いパフォーマンスを発揮します。限定された役割は、以下のように定義しやすいためです：
- 読み取り可能なもの
- 編集可能なもの
- 実行可能なコマンド
- 停止すべき条件
特化型チームの構成例を以下に示します：
• Developer Agent 役割は、小さく安全なコード変更を行うことです。厳格な受け入れ基準に従い、許可されたファイルのみを操作します。
• Tester Agent 役割は、あえて不具合を見つけることです。コードを綺麗に見せようとするのではなく、動作が正しいことを証明します。優れたテスターは、検証できなかった事項を報告します。
• Reviewer Agent 役割は、あえて「摩擦」を生じさせることです。名前が明確か、ロジックが重複していないか、あるいは変更が大きすぎないかをチェックします。
• Security Agent 役割は、懐疑的であることです。認可の不備、SQLインジェクション、機密データの漏洩などを探します。サイレントで検証不可能な変更を防ぐため、読み取り専用（read-only）にすべきです。
• Documentation Agent 役割は、コードの変更を人間向けのガイドに変換することです。READMEファイル、APIの例、変更履歴（changelog）を更新します。これは人間が真っ先に忘れてしまいがちな作業です。
• Orchestrator Agent 役割は、ワークフローを管理することです。タスクを分割し、エージェントに割り当て、コンテキストを渡し、承認を確認します。自ら作業を行うのではなく、作業を指揮します。
エージェント間でタスクを引き継ぐ際は、長い文章ではなく構造化データを使用してください。JSONや型定義されたアーティファクト（typed artifacts）を使用します。これにより、次のエージェントが行動しやすくなり、人間による作業の検証も容易になります。
小規模で特化したエージェントは、一つの巨大なモデルよりも制御が容易です。専門家チームこそが、本番環境で通用します。
出典: https://dev.to/nazar_boyko/creating-specialized-ai-agents-developer-tester-reviewer-documenter-4ac2
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