2026-06-26 23:01 UTC+9要約のみ更新: 2026-07-07 09:48 UTC+9

AIエージェント技術スタックの解説

本記事では、基本モデルからデプロイメントインフラに至るまで、プロダクション向けAIエージェントの7層の技術スタックを解説します。各層の機能、コード実装例、およびプロトタイプ、スタートアップ、エンタープライズ環境における技術選定のアドバイスを提供します。

ソースMachine Learning Mastery著者: Shittu Olumide

誤りを報告

訂正窓口はまだ利用できません。記事情報をコピーして保存できます。

要約のみ

配信元のコンテンツ権限に基づき、編集要約、要点、原文へのリンクのみを提供します。

要点と分析を開く

エンジニア上級

AIエージェントは7層で構成：基本モデル、オーケストレーションフレームワーク、記憶システム、RAG、ツール、可観測性、デプロイメント。
基本モデルは推論の中核であり、GPT-5.5、Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.1 Pro、オープンウェイトモデルなどが選択肢。
オーケストレーションフレームワーク（LangGraph、CrewAI等）はReActパターンで制御フローを管理；記憶システムは作業記憶、エピソード記憶、意味記憶、手続き記憶でステートレス問題を解決。

要点と分析は自動生成され、誤りを含む場合があります。原典をご確認ください。