AIエージェント開発入門：自律型AIシステムの作り方完全ガイド

「指示を待つAI」から「自分で考えて動くAI」へ——AIエージェント開発は2026年の最重要スキルです。基本構成の4要素から開発の始め方までを体系的に解説します。

主要なAIエージェントフレームワーク比較

Claude Agent SDKでのエージェント構築

インストール：

pip install claude-agent-sdk

基本的なエージェント構築：

from claude_agent_sdk import Agent, Tool

# ツールの定義
def search_web(query: str) -> str:
    """Web検索を実行"""
    return f"検索結果: {query}"

def read_file(path: str) -> str:
    """ファイルを読み込む"""
    with open(path) as f:
        return f.read()

# エージェントの作成
agent = Agent(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    tools=[search_web, read_file],
    system_prompt="あなたはリサーチアシスタントです。"
)

# 実行
result = agent.run("Pythonの最新トレンドを調査して")
print(result)

ReActパターンによるエージェント設計

ReActパターンの流れ：

マルチエージェントシステムの構築

マルチエージェント構成例：

# リサーチャーエージェント
researcher = Agent(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    tools=[search_web, read_file],
    system_prompt="情報収集の専門家です"
)

# ライターエージェント
writer = Agent(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    tools=[write_file],
    system_prompt="文章作成の専門家です"
)

# オーケストレーター
orchestrator = Agent(
    model="claude-opus-4-20250514",
    sub_agents=[researcher, writer],
    system_prompt="チームリーダーとして作業を管理"
)

result = orchestrator.run("AIトレンドの記事を作成して")

エージェント開発のベストプラクティス

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