システムを50%規模に拡張する際に特に気になるのがコストです。そのため、コストへの影響を事前に把握するために、エージェントの設計を見直す必要があると感じています。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
本番環境で成功するAIエージェントの条件と、多くのエージェントが直面する問題の理由を探りましょう。頑丈なインフラとツール整備、モジュール型設計アーキテクチャ、継続的な評価とフィードバックループなど、拡張性を実現するための主な設計原則を取り上げます。
現在の演習
拡張を見据えたエージェント開発のための重要な戦略を学びます。Model Context Protocol（MCP）とAgent-to-Agent protocol（A2A）が標準化を通じて拡張性をどのように実現するかについても見ていきます。
いよいよ本番環境への移行です。ただし、準備は万全に。AIエージェントが本番環境でも安定して動作するという確信を持てるよう、テストフレームワークを構築します。ユースケースに最適なデプロイ戦略を選択し、リアルタイムデータソースをエージェントシステムに組み込む方法を学びます。
