株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250624 Podcast By cover art

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 関連リンク AI Agent Manager (AAM) として生きていく : 作業環境とワークフローの設計 この記事は、AI Agent（AIアシスタント）が開発現場の主役になる未来を見据え、人間のエンジニアが「AI Agent Manager (AAM)」という新しい役割を担う可能性について解説しています。これは、まるで人間の上司が部下をマネジメントするように、AI Agentを管理する仕事が中心になる、という考え方です。 AAMの仕事は、従来のエンジニアが直接コードを書くこととは少し違います。AI Agentが効率的に開発を進められるように、以下のような管理業務が主な役割になります。 AI Agentに仕事の目的を伝えるプロジェクトやタスクの背景など、必要な情報を丁寧に教えてオンボーディングするAI Agentの進捗を管理する計画や成果物を評価する作業プロセスを改善するためのPDCAサイクルを回す この記事では、AAMとして特に重要な「働く環境の整備」と「ワークフローの設計」という2つのノウハウが共有されています。 1. AI Agentが働く環境の整備 AI Agentの主な作業場所はGitリポジトリになります。人間はリポジトリ外の情報（デザインツールやチャットなど）から多くのヒントを得ますが、AI Agentはそうではありません。そのため、AI Agentに必要な情報を漏れなく与える「コンテキストの付与」が非常に大切です。これには、リポジトリ内にルールやガイドラインをまとめたファイル（例：CLAUDE.md）を置いたり、タスク固有のメモをリポジトリから除外されるフォルダに保存したり、さらに外部の情報源にアクセスできる「MCP Server」と呼ばれる仕組みを充実させたりする方法があります。特に、会社やチーム全体でルールを統一し、AI Agentがどこでも効率的に働けるようにMCP Serverを拡充することが重要だと述べられています。 2. AI Agentのワークフロー設計 AI Agentに仕事をさせるための「手順」を設計することもAAMの重要な仕事です。記事では、リポジトリの初期設定から、タスクの立ち上げ、必要な情報の読み込み、実装方針の検討、依存関係の学習、実際のコード実装、テスト、そして作業の振り返りまで、具体的な8つのステップが提案されています。それぞれのステップで、AI Agentに適切な指示（プロンプト）を与えることが求められます。特に、AI Agentに「カスタムコマンド」としてこれらの指示を登録し、決まった手順で実行させることで、効率的に作業が進むようになります。AI Agentが意図しない動きをした場合は、振り返りを通じてプロンプトやルールを改善していくことが大切です。 将来的に、AAMにはAI Agentの能力を最大限に引き出し、開発の生産性を向上させるスキルが求められます。具体的には、複数のAI Agentが同時に作業できる環境を整えたり、新しいAgentでもすぐに仕事に取りかかれるように準備したり、AI Agentが常に必要な情報を得られるようにしたり、開発コストを最適化したりする能力です。また、AI Agentが正しいコードを書き、質の高いレビューができるように、コマンド設計やワークフローの改善、さらにはAIモデル自体の性能を高める「チューニング」に関する知識も重要になると提言されています。 この記事は、AI Agentが開発の中心となる未来において、エンジニアがどのように活躍し、自身のスキルを磨いていくべきか、新しい視点を提供してくれるでしょう。 引用元: https://qiita.com/icoxfog417/items/f15e92f05b14411fd642 LiteLLMを使ったLLMの集約 & 簡易的なKey管理 + langfuse添え LLM（大規模言語モデル）の利用が広がる中で、OpenAIやClaude、Azure OpenAIなど様々なプロバイダーのLLMを使うと、それぞれAPIの形式が異なったり、APIキーの管理が複雑になったりして困ることがあります。この記事では、こうした課題を解決する「LiteLLM」というツールと、その便利な機能について、新人エンジニアの方にも分かりやすく解説します。 LiteLLMとは？ LiteLLMは、複数のLLMプロバイダーへのアクセスを「統一された窓口」として提供するオープンソースのソフトウェアです。これを「LiteLLM Proxy Server」として動かすことで、異なるLLMのAPI形式の違いを意識することなく、OpenAIと同じような形式でリクエストを送れるようになります。...
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