私はエージェント工学という用語を、コーディングエージェントの支援を受けてソフトウェアを開発する実践を説明するために使用します。

コーディングエージェントとは何ですか？ それらはコードを書き、実行することができるエージェントです。代表的な例としては、Claude Code、OpenAI Codex、および Gemini CLI が挙げられます。

エージェントとは何ですか？ その用語を明確に定義することは、少なくとも1990年代からAI研究者を悩ませてきた課題ですが、GPT-5 や Gemini、Claude のような大規模言語モデル（LLM）の分野で私が受け入れてきた定義は、次のようなものです：

エージェントは目標を達成するためにツールをループで実行する

あなたはコーディングエージェントに目標を定義させます。エージェントはその目標が達成されるまで、ループ内でコードを生成し実行します。

コード実行はエージェント工学を可能にする決定的な能力です。直接コードを実行する能力がなければ、LLM が出力するものは価値が限定的です。コード実行があれば、これらのエージェントは実証的に機能するソフトウェアに向けて反復を始めることができます。

エージェント工学

今や作動するコードを書けるソフトウェアが手に入った今、私たち人間には何が残っているのでしょうか？

その答えはとても多くのことです。

コードを書くことは、ソフトウェアエンジニアの唯一の活動ではありませんでした。クラフトは常にどのようなコードを書くかを見つけ出すことでした。特定のソフトウェア問題には、数十もの潜在的な解決策があり、それぞれに独自のトレードオフがあります。私たちの仕事は、これらの選択肢を取りまとめ、私たちの独自の状況と要件に最も適したものを見つけることです。

コーディングエージェントから優れた結果を得ることは、独立した深いテーマです。特にこの分野が驚くべき速さで進化し続けている現在ではなおさらです。

私たちはコーディングエージェントに私たちの問題を解決するために必要なツールを提供し、その問題を適切な詳細レベルで指定し、結果を検証して反復させ、私たちがそれらが堅牢で信頼できる方法で私たちの問題に対処していると確信できるまで繰り返す必要があります。

LLMsは過去の失敗から学習しませんが、コーディングエージェントは学ぶことができます。途中で学んだことを反映させるよう、私たちが意図的に指示とツールのハーネスを更新することを前提としています。

効果的に活用すれば、コーディングエージェントは取り組むプロジェクトをはるかに野心的にするのに役立ちます。エージェント工学は、より多くの、より高品質なコードを生み出し、より影響力のある問題を解決するのに役立つはずです。

このガイドについて

扱おうとしている分野と同様に、エージェント工学パターンも進行中の取り組みです。私の目標は、これらのツールと連携して実際に成果を示すパターンを特定・説明し、ツールが進化しても時代遅れになりにくいものを見つけることです。

新しい技術が現れるたびに、さらに章を追加し続けます。どの章も完成品とみなすべきではありません。これらのパターンの理解が進化するにつれて、既存の章を更新していきます。

これはガイドの章です。 エージェント工学パターンの一章です。

コーディングエージェント 175 エージェント定義 18 生成系AI 1691 エージェント工学 27 人工知能 1908 大規模言語モデル 1657

作成日: 2026年3月15日
最終更新日: 2026年3月15日
7 件の変更

Next: コードを書くのは今や安価です