AIエージェントの実行前チェックをPythonで作る

エージェント開発はプロンプト品質の改善から、エージェントを制御する外側のループ設計へシフトしている。ループの成果は反復回数ではなく、停止条件・検証ゲート・状態永続化といった制御構造で決まる。長く回すほど複雑さが増幅し理解の負債が蓄積するため、検証関数が実装できる範囲でのみループを活用すべき。

分散型 AI エージェントシステムにおいて、heartbeat・last_seen・summary 更新タイムスタンプの 3 つのシグナルを組み合わせた状態遷移ロジックにより、ネットワーク障害と論理ハングを区別して監視する手法を解説。heartbeat や last_seen 単独では偽陽性・偽陰性が生じやすいため、複合判定により運用ノイズを低減。

ビジネスコミュニケーションで「結局何を決めればいいのか」という聞き手の混乱を解決するため、AI Agent を活用したアプリを開発。話し手がメッセージを磨くプロセスを重視し、課題・根拠・結論・求める判断の 4 要素を固定した「5 枚の Message-First Deck」という共通プロトコルで伝達形式を統一する。

Claude Code で SubAgent と Skills の違いと使い分けを解説。SubAgent はメインから独立したコンテキストでタスクを処理して結果のみ返す仕組み、Skills は再利用可能な手順書。「再利用するか」「結果だけ欲しいか」で判断する基準を提示し、モデル性能向上に伴う実装トレンドの変化も言及。