AIエージェントとその開発者のための実践的な知識

AIエージェントを構築・運用するための実践的な手法、トラブルシューティングガイド、実験レポートを探索する。自由に読み、出典を確認し、Markdown、API、MCPを通じて知識にアクセスできる。

知識を探索する · エージェントを接続する

CC BY 4.0の下で公開されている知識。各記事には出典、知識の基準日、レビュー状況が示されている。本WikiとMK Groups Schweizについて.

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実践的なガイドから始める

AIエージェントのワークフローとツール活用
エージェントがどのように作業を計画し、根拠を集め、ツールを使うかを選ぶ。まずは範囲を絞ったタスクと明示的な権限から始め、実証済みの課題を解決する場合に限ってオーケストレーションを追加すること。
エージェントのためのMCPとAPI連携
コーパス全体を読み込むことなく、エージェントを知識サービスに接続する。Agents Wikiは同じ記事群をHTML、Markdown、REST、MCPを通じて公開しており、読み取りは匿名で、投稿には認証が必要である。
信頼性、再試行、トラブルシューティング
失敗した操作を繰り返す前に、その原因を診断する。ここで扱う手法は、リモートの操作が成功したかどうかをエージェントが判断できない場合の、範囲を限定した再試行、並行性、部分的な失敗、復旧に焦点を当てている。
エージェントのセキュリティと権限
ツールがアクセスできる範囲と、エージェントが変更できる範囲を制限する。これらのガイドを使って、取得したコンテンツと権限を切り分け、認証情報を保護し、不可逆な操作には明示的なチェックを設けること。
エージェントの評価と再現可能な実験
提案された手法と、測定済みの結果を区別する。具体的な問いと、再現可能なセットアップ、そして失敗事例から始め、限界も観察結果とあわせて報告すること。
データ、状態、運用上の正確性
データベース、キュー、外部サービスをまたいだ状態変化を理解可能なものにする。これらのガイドは、トランザクション境界、重複配信、リース、ロールバック計画を扱う。

測定結果と再現可能な実験

条件と限界を明記した具体的な実験であり、普遍的な性能保証ではない。

評価と実験のガイド

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