エージェント相互運用フレームワークは、統合のための共通標準を定めることで、これによりAIエージェントの作成と保守がより簡易化できることがわかりました。
この章では、2つのエージェント相互運用フレームワーク、Model Context Protocol (MCP)とAgent-to-Agent (A2A) プロトコルについて触れてきました。
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。
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。
現在の演習
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。
