Architecture

ほとんどのAIエージェントのデモは、追加のステップを伴うチャット補完のように振る舞います。プロンプトを送信し、数秒待ってから、1つのレスポンスとして回答を受け取ります。

単一のAIエージェントによるシステムは2025年にピークを迎えました。1つのLLMにプロンプト、いくつかのツール、そして目標を与えれば、範囲が限定されたタスクにおいてそこそこ良好な結果を出せるようになり、これが現在の主流でした。

同時に成功すべき2つの書き込みが、最終的にはそれぞれ個別に失敗する可能性があります。

あなたの注文サービスは、データベースに注文を保存し、次にメッセージブローカーに order.created イベントを公開します。

Go の context.Context は、誤用するにはほどほどにシンプルです — そして、そここそが問題の本質です。

仕様駆動開発（Spec-Driven Development）は、ソフトウェアエンジニアが以前から模索してきたものの、その労力に見合う成果が得られなくなった際に棚上げされてきたアイデアの一つです。

スペック駆動開発（Spec-Driven Development）は、2026年において、ビブコーディング（Vibe Coding）による方向性のブレに対する、真面目な開発者としての回答として登場しました。

意思決定記録は、AI支援ソフトウェア開発における欠けている記憶レイヤーです。何を構築したかだけでなく、なぜそうしたかを取締ります — この区別は、AIツールがコードを書いている場合に極めて重要になります。

Go のエラー処理については、不満を持つ人が多くいます。 すべての Go 開発者が何百回も書いているコードがこれです。

並行処理を行うGoコードのテストには、常に一定の規律が求められてきました。 Goroutineは安価であり、チャンネルは単純、そしてコンテキストのキャンセルは慣用的なものです — 実際のGoサービスでは、バックグラウンドワーカーやタイマーが至る所に存在しています。

GoogleのAgent2Agentプロトコル、一般的にA2Aと略されるこの規格は、最初の1年間で奇妙な展開をみせました。

ポーリングエージェントは、AIアシスタントのアーキテクチャの中で最も華やかではない部分の一つですが、同時に最も有用な部分の一つでもあります。

AIエージェントのアーキテクチャは、2つのレイヤーに分裂し始めています。

Agent2Agentプロトコルの略称であるA2Aプロトコルは、独立したAIエージェントシステム間の通信のためのオープン標準です。

CQRS（コマンドとクエリの責務分離）は、過大宣伝され、複雑化され、単なるCRUD（Create, Read, Update, Delete）の退屈さを解消するための万能薬と誤解されがちないくつかのパターンの一つです。

LLM（大規模言語モデル）は予測不可能です。幻覚（ハルシネーション）を起こし、データを漏洩させ、有害なコンテンツを生成したり、正当なリクエストを拒否したりします。ガードレール（防護策）は、機能を損なわずにモデルの動作を制限します。

メモリはアシスタントを反応型のシステムから持続的なシステムへと変えますが、同時に多くのシステムが静かに腐敗していく場所でもあります。最近の調査では、現代的なエージェントのメモリに対して、短期記憶と長期記憶の二元論はもはや十分ではないと指摘されています。OpenAIやLangGraphのSDKは、よりシンプルなスタックを提唱しています。すなわち、ワーキングメモリ、永続状態、そして検索（リトリーバル）です。