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機械学習・深層学習
出版社名:翔泳社
出版年月:2026年8月
ISBN:978-4-7981-9498-1
471P 23cm
現場で役立つマルチエージェントAI設計入門 Google A2A×ADKで実現する堅牢な運用システム
為藤アキラ/著
組合員価格 税込
3,762
円
(通常価格 税込 4,180円)
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内容紹介・もくじなど
内容紹介:80点のPoCを、90点の本番運用へ。マルチエージェントAI設計の決定版!本書は、AIエージェントをビジネスの現場で確実に稼働させるための実践的な解説書です。GoogleのADK・A2A・MCPを駆使し、複数エージェントが連携する高度なシステムの設計・実装手法を解説します。「実験環境では動いたけれど、本番運用に乗せられない」「複数のエージェントを連携させると途端に破綻する」「トークンコストが爆発してしまう」といった現場の課題を解決し、堅牢なマルチエージェントシステムを構築するためのノウハウをまとめました。■本書についてGoogle Cloud環境での圧倒的な優位性を持つADK(v2.…(
続く
)
内容紹介:80点のPoCを、90点の本番運用へ。マルチエージェントAI設計の決定版!本書は、AIエージェントをビジネスの現場で確実に稼働させるための実践的な解説書です。GoogleのADK・A2A・MCPを駆使し、複数エージェントが連携する高度なシステムの設計・実装手法を解説します。「実験環境では動いたけれど、本番運用に乗せられない」「複数のエージェントを連携させると途端に破綻する」「トークンコストが爆発してしまう」といった現場の課題を解決し、堅牢なマルチエージェントシステムを構築するためのノウハウをまとめました。■本書についてGoogle Cloud環境での圧倒的な優位性を持つADK(v2.2.0対応)を主軸に据え、設計の土台からデプロイ、セキュリティまでを網羅しました。LLMの非決定性やコンテキストの制約を克服するため、「Context Engineering」「Memory Engineering」「Harness Engineering」という3つの設計軸をベースに、現場で壊れないエージェントを作る方法を解説します。■本書の特徴・最新のプロトコルとフレームワークを完全網羅エージェント間通信のA2A、外部ツール統合の標準MCP、そしてGoogleのフルスタックフレームワークADKを組み合わせた開発手法を解説・現場の「失敗」から学ぶ設計原則とアンチパターン実務で頻出する12のアンチパターンと、それを回避する10の設計原則を収録。設計レビューのチェックリストとしても活用できる・「動かす」から「運用する」ための実践知AgentOpsや、HITLによる承認フロー、セキュリティとガバナンス設計まで、本番稼働に不可欠な知見を収録■読者対象・AIエージェントの実証実験から本番運用へ移行したいAIエンジニア・マルチエージェントシステムの全体設計を担うソリューションアーキテクト
本書は、AIエージェントのPoCを本番品質へ引き上げる設計と実装を解説する書籍です。Google ADKを軸に、A2Aによるエージェント間連携、MCPによるツール統合、Agent Engineでのデプロイと運用まで、作る・つなぐ・回すを1つの技術体系で学べます。2026年の調査では、AIエージェントのパイロットの88%が本番に届かないと報告されています。原因はモデル性能の不足ではありません。精度、トークンコストの爆発、マルチエージェント設計、モデル選定、ログ・Observability、ハーネスエンジニアリング。現場で立ちふさがるのは、この6つの壁です。本書はこの隔たりをラストワンマイルと呼び、PoC品質の80点から本番品質の90点まで引き上げる方法を全10章で解説していきます。設計技法はContext・Memory・Harnessの3軸で体系化しています。LLMに何を渡し、何を記憶させ、どこで手綱を握るか。あいまいさを残さない設計判断の基準を章ごとに示します。ハンズオンは、AIコーディングエージェントに指示を出して進めるAgentic Coding形式です。フレームワークのAPIはいずれ古くなります。それでも、壊れないエージェントを作る設計原則は変わりません。動くPoCのその先へ。本番で信頼して任せられるエージェントを作る一冊です。
もくじ情報:第1章 AIエージェントの全体像;第2章 ADK:エージェント開発フレームワーク;第3章 Context Engineering & Agent Skills;第4章 Session・Memory・RAG;第5章 評価・ガードレール・HITL;第6章 MCP&ツール統合;第7章 A2Aマルチエージェント実践;第8章 Agent Engine & AgentOps;第9章 設計原則&アンチパターン;第10章 セキュリティ&ガバナンス
本書は、AIエージェントのPoCを本番品質へ引き上げる設計と実装を解説する書籍です。Google ADKを軸に、A2Aによるエージェント間連携、MCPによるツール統合、Agent Engineでのデプロイと運用まで、作る・つなぐ・回すを1つの技術体系で学べます。2026年の調査では、AIエージェントのパイロットの88%が本番に届かないと報告されています。原因はモデル性能の不足ではありません。精度、トークンコストの爆発、マルチエージェント設計、モデル選定、ログ・Observability、ハーネスエンジニアリング。現場で立ちふさがるのは、この6つの壁です。本書はこの隔たりをラストワンマイルと呼び、PoC品質の80点から本番品質の90点まで引き上げる方法を全10章で解説していきます。設計技法はContext・Memory・Harnessの3軸で体系化しています。LLMに何を渡し、何を記憶させ、どこで手綱を握るか。あいまいさを残さない設計判断の基準を章ごとに示します。ハンズオンは、AIコーディングエージェントに指示を出して進めるAgentic Coding形式です。フレームワークのAPIはいずれ古くなります。それでも、壊れないエージェントを作る設計原則は変わりません。動くPoCのその先へ。本番で信頼して任せられるエージェントを作る一冊です。
もくじ情報:第1章 AIエージェントの全体像;第2章 ADK:エージェント開発フレームワーク;第3章 Context Engineering & Agent Skills;第4章 Session・Memory・RAG;第5章 評価・ガードレール・HITL;第6章 MCP&ツール統合;第7章 A2Aマルチエージェント実践;第8章 Agent Engine & AgentOps;第9章 設計原則&アンチパターン;第10章 セキュリティ&ガバナンス