高度な実践シナリオ・シナリオ5

Agent 実践

ADD、多 Agent 協働、Micro-Agent Pattern を中核に、タスク分解、役割分担からエンジニアリングガバナンスと納品検収までの完全な Agent 実装方法を習得し、エージェント協働をチーム開発プロセスに本当に組み込む。

学習目標

目標分解から納品・検収までの ADD の完全な流れを理解し、それに基づいて協働のリズムを組み立てられる

Planner / Executor / Reviewer などの役割の協働関係を設計できる

マルチエージェントシステムにおけるコンテキスト契約、権限境界、同期メカニズムを理解する

コンテキストのずれ、重複作業、責任の不明確さなどの問題を識別し、管理できる

目標の分解：まず、あいまいな要件を大きな Agent に直接渡すのではなく、目標を検証可能で納品可能なタスク単位に分解する。

役割分担：Planner、Coding Agent、QA Agent、Reviewer など、さまざまな役割ごとに入力、出力、責任の境界を定義する。

コンテキスト契約：どのコンテキストを共有し、いつ同期し、どの事実をコードやドキュメントで検証しなければならないかを明確にする。

受入クローズドループ：テスト、ビルド、手動チェック、レビューコメントを通じて納品の閉ループを形成し、Agent が「完了した」と言ったかだけを見るのではない。

Planner / Executor / Reviewer

納品の流れが明確なタスクに適しており、Planner が分解し、Executor が実装し、Reviewer が品質ゲートを担います。

Specialist Swarm

セキュリティ、パフォーマンス、UI、アーキテクチャなどの分野横断的な問題に適しており、それぞれが独立して判断し、その後メインコントローラが集約します。

Micro-Agent Network

複雑なタスクを最小の責務単位に分割して置き換えやすさを高めるが、より厳密なコンテキスト管理が必要になる。

Human-in-the-loop

人間による承認、リリース、外部システムへの書き込みなどの重要な場面では、手動確認を必須にして、高リスクな操作を制御します。

タスクの入力、主要な判断、呼び出しチェーン、失敗原因を記録することで、問題が要件分解、コンテキスト不足、それとも実行段階の実装エラーに起因するのかを見分けるのに役立ちます。

複雑な目標を、Agent が実行しやすい独立したタスクに分解できる

異なる Agent に対して、明確な入力、出力、権限の境界を定義できる

マルチエージェント協働における同期、再確認、昇格の仕組みを理解する

ログ、タスクの状態、レビューゲートで失敗モードをどのように管理するかを理解する

「コアスキルページ」と「高度実践ページ」の異なる教育目標を区別できる