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出版社名:技術評論社
出版年月:2026年5月
ISBN:978-4-297-15565-0
289P 23cm
作って学ぶAIエージェント TypeScriptとLLMで切り拓くAI時代のエンジニアリング/エンジニア選書
laiso/著
組合員価格 税込 3,168
(通常価格 税込 3,520円)
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内容紹介・もくじなど
内容紹介:ソフトウェア開発の世界では「AIエージェント主導のコーディング」が主流になろうとしています。エージェントはコードを生成するだけでなく、ファイルを読み、コマンドを実行し、テストを実行し、結果を確認し、必要に応じて修正を繰り返します。本書は、こうしたAIエージェントのしくみを「使う」のではなく「作る」ための実践的なガイドです。最終的にはGitHubのIssueを起点に、コードの修正からプルリクエストの作成までを自動化するコーディングエージェントを実装します。扱う技術はTypeScriptとBunを中心にし、GitHubへの統合までを扱います。ここでは、エージェントの動作原理、つまり思考の…(続く
内容紹介:ソフトウェア開発の世界では「AIエージェント主導のコーディング」が主流になろうとしています。エージェントはコードを生成するだけでなく、ファイルを読み、コマンドを実行し、テストを実行し、結果を確認し、必要に応じて修正を繰り返します。本書は、こうしたAIエージェントのしくみを「使う」のではなく「作る」ための実践的なガイドです。最終的にはGitHubのIssueを起点に、コードの修正からプルリクエストの作成までを自動化するコーディングエージェントを実装します。扱う技術はTypeScriptとBunを中心にし、GitHubへの統合までを扱います。ここでは、エージェントの動作原理、つまり思考のしくみを自ら実装し、挙動の予測と制御、目的に合わせたカスタマイズを扱います。実装するAIエージェントは、筆者が「Nano Code」と名付けたものです。LLM APIとの接続、ファイルやコマンドを扱うツール、思考ループ、Git操作、実用環境への統合といったレイヤーを章ごとに積み上げ、最終的に実用的な自動化まで進みます。章を追って段階的に構築し、コーディングエージェントとして機能する流れを整理します。対象読者は、TypeScriptでアプリケーションやコマンドラインツールを作った経験があり、AIエージェント開発やLLM活用に関心があるエンジニアです。TypeScriptとLLMを軸に、AI時代のエンジニアリングの実践手法を解説します。
コーディングエージェントの動作原理まで踏み込んで自作し、開発基盤を設計・制御・拡張。Function Callingの活用。LLM APIの抽象化。思考ループのオーケストレーション実装。承認ポリシーとサンドボックス。OpenAI・Anthropic・GeminiのAPIに対応。
もくじ情報:第1部 AIエージェント開発の全体像をつかむ(AIエージェントが拓く新しい開発スタイル;開発環境とLLM APIの基礎);第2部 AIエージェントの「身体」を作る(LLM APIへの抽象化レイヤーを実装する;Nano Codeの「手足」となるツールを実装する;Nano Codeの「頭脳」となる思考ループと承認ポリシーを実装する);第3部 AIエージェントを完成させ、実用化する(Nano Codeを組み立てる;GitHub Actionsで開発ワークフローを自動化する);第4部 より賢く、安全なAIエージェントへ(Nano Codeの性能と安全性を高めるサンドボックス;AIエージェント開発のこれから);Appendix A ストリーミングAPIへの対応;Appendix B Responses APIへの対応;Appendix C 参考にしたプロジェクト
著者プロフィール
laiso(レイソー)
2008年、国内におけるiPhoneアプリ開発の黎明期にエンジニアとしてのキャリアをスタート。以来、複数の事業会社にてモバイルアプリからWebフロントエンド、サーバーサイドまで、プラットフォームを横断したプロダクトの設計・開発に従事する。長年にわたるブログでの発信活動を通じ、常に最新の技術トレンドを追いながら、開発プロセスの最適化に関する知見を継続的に公開。現在はLLMを活用したAIエージェント技術に注力し、AIと人間が協働する次世代の開発スタイルの探求と実践に力を注いでいる(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
laiso(レイソー)
2008年、国内におけるiPhoneアプリ開発の黎明期にエンジニアとしてのキャリアをスタート。以来、複数の事業会社にてモバイルアプリからWebフロントエンド、サーバーサイドまで、プラットフォームを横断したプロダクトの設計・開発に従事する。長年にわたるブログでの発信活動を通じ、常に最新の技術トレンドを追いながら、開発プロセスの最適化に関する知見を継続的に公開。現在はLLMを活用したAIエージェント技術に注力し、AIと人間が協働する次世代の開発スタイルの探求と実践に力を注いでいる(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)