AI エージェントを構築するには、フレームワークではなく 1 つのジョブから始めます。ユーザーがエージェントに何を与えるか、エージェントが実行する必要がある作業は何か、そして良い結果とはどのようなものかを定義します。次に、そのジョブを確実に完了するために必要なツール、コンテキスト、チェック、ループを追加します。

これにより、タスク自体が明確になる前に複雑なエージェント システムを構築してしまうというよくある間違いを回避できます。

このガイドは、最初のバージョンを過度にビルドすることなく、反復可能なワークフローを実用的な AI エージェントに変えたいと考えている開発者、オペレーター、およびドメインの専門家を対象としています。

##TL;DR

• 1 つの狭いタスクと明確なアウトプットから始めます。
• ツールやフレームワークを選択する前に、ワークフローを作成します。
• エージェントには必要なツールのみを提供します。
• メモリ、ガードレール、および複数のエージェントは、タスクで必要な場合にのみ追加してください。
• 構築した例だけでなく、実際の乱雑な入力を使用してテストします。
• 価値の大部分がワークフロー自体にある場合、AI スキルはそれをパッケージ化して出荷するためのより簡単な方法になる可能性があります。

内容

• 実際に AI エージェントを構成するものは何ですか?
• AI エージェントの構築方法: 8 ステップのプロセス
• AI スキルが十分な場合
• 他の人がエージェントを使用できるようにする方法
• よくある質問
• 最初にジョブをビルドする

AI エージェントを実際に作るものは何でしょうか?

AI エージェントは、次に何をするかを決定し、ツールを使用し、結果を観察し、目標に到達するか人間の入力が必要になるまで継続できるモデルです。

これは通常のチャットボットの応答とは異なります。チャットボットはウェブサイトの確認方法を説明できます。エージェントはサイトを検査し、ブラウザまたはテスト ツールを使用して証拠を収集し、完成したレポートを返すことができます。

正確なアーキテクチャは異なります。 OpenAI Agents SDK では、エージェントを、オプションのガードレール、ハンドオフ、セッション、トレースを備えた命令とツールを備えたモデルとして説明しています。 Anthropic は、コードがパスを制御する ワークフロー と、モデルがより自由にタスクを完了する方法を決定できる エージェント を区別するのに役立ちます。

実際的なポイントは単純です。ジョブに必要な自律性は最小限に抑えます。予測可能な作業には、多くの場合、固定ワークフローの方が適しています。エージェントは、パスを事前に完全にハードコーディングできない場合に役立ちます。

AI エージェントの構築方法: 8 ステップのプロセス

1. 1 つの仕事から始める

次のような目標は避けてください。

マーケティングエージェントを構築します。

明確なゴールラインはありません。研究、広告の作成、分析の分析、キャンペーンの計画、またはそれらすべてを不適切に実行する可能性があります。

より良い出発点は次のとおりです。

ランディング ページを確認し、優先度の最も高い 5 つのコンバージョンの問題を証拠と提案される修正とともに返します。

今、仕事には限界があります。

coを書く前にデ、3 つの質問に答えてください。

何が含まれますか? URL、概要、ファイル、リポジトリ、スプレッドシート、またはメッセージ。

どのような作業が行われますか? エージェントが実行する必要がある手順。

何が表示されますか? レポート、編集されたファイル、コード変更、プレゼンテーション、最終候補リスト、またはその他の結果。

これら 3 つの点が不明瞭な場合は、エージェントの範囲がまだ広すぎる可能性があります。

2. プロンプトの前にワークフローを記述します。

有能な人間ならどのように仕事をするかを書き留めます。

競合する調査エージェントの場合、次のようなことが考えられます。

1. 会社と市場を理解する。
2. 関連する競合他社を特定します。
3. 承認された公的情報源を確認します。
4. 製品、価格、位置付け、最近の変更を比較します。
5. 重要な主張を確認します。
6. 構造化されたレポートを作成します。

これにより、モデルのどこで判断が必要か、どこで通常のコードの方が優れているか、人間の入力のためにエージェントがどこで停止する必要があるかがわかります。また、後でテストするための具体的な内容も得られます。

3. ジョブに必要なツールのみを追加します

ツールは、エージェントが仕事について話すことから仕事をすることに移行できるようにするものです。

調査エージェントは、Web 検索とファイル作成を必要とする場合があります。コーディング エージェントには、リポジトリ アクセス、シェル コマンド、テスト、およびファイル編集が必要な場合があります。ドキュメント エージェントには、ファイルの解析と PDF、スプレッドシート、またはスライドの作成方法が必要な場合があります。

現在、OpenAI Agents SDK ツール には、ホスト型 Web 検索、ファイル検索、コード実行、イメージ生成、MCP ツール、ローカル ランタイム ツール、カスタム Python 関数が含まれています。

ツールが増えれば自動的に優れたものになるわけではありません。すべてのツールは、新たな決定と新たな失敗点を追加します。タスクを完了できる最小のツールセットから始めます。

4. エージェントが必要とするコンテキストを決定する

長時間実行されるエージェントは、メッセージ、ツールの結果、ファイル、検索結果、計画、以前の決定など、多くの情報を収集します。

毎ターンすべてを必要とするわけではありません。

エージェントに次の決定に役立つコンテキストを提供し、残りは必要な場合にのみ利用できるようにします。 Anthropic はこれを コンテキスト エンジニアリング と呼んでいます。つまり、より良いプロンプトを作成するだけでなく、モデルで利用できる情報の完全なセットを管理します。

メモリは実際の問題を解決するはずです。タスクが 1 つのセッションで終了する場合は、永続メモリは必要ない可能性があります。エージェントが複数の日または複数のプロジェクトにまたがって作業する場合、保存された設定またはプロジェクトの状態が重要になる可能性があります。

5. 出力とチェックを定義する

「ユーザーに役立つ回答を提供する」というゴールラインは弱いです。

Web サイトのレビューでは常に次の結果が返される可能性があります。

フィールド	例
問題	モバイルでは CTA を見つけるのが難しい
証拠	CTA は、コンテンツの 2 つの全画面の下に表示されます。
優先順位	高
提案された修正	プライマリ アクションを最初のビューポートに移動します。

研究エージェントは、重要な主張についてソースリンクを必要とする場合があります。コーding エージェントは、変更を加えた後にテストを実行する場合があります。セキュリティ質問票エージェントは、提供された文書でサポートされていない回答にフラグを立てる場合があります。

ここはガードレールが属する場所です。 OpenAI の現在の SDK は、エージェントの実行とツール呼び出しに関する検証のための入力、出力、およびツールのガードレールをサポートしています。

データの削除、外部メッセージの送信、コンテンツの公開、実稼働システムの変更などのアクションには、環境が厳密に制御されていない限り、通常は人間によるチェックポイントが必要です。

6. 最小の動作バージョンをビルドする

バージョン 1 にはマルチエージェント アーキテクチャは必要ありません。

以下は、OpenAI Agents SDK とそのホスト型 Web 検索ツールを使用した小さな Python の例です。

「」パイソン 非同期をインポートする エージェントからのインポート エージェント、ランナー、WebSearchTool

エージェント = エージェント( name="競合他社の研究者", 指示 = "" ユーザーが指名した競合他社を調査します。 製品、価格、ポジショニング、最近の公開アップデートを比較します。 事実に基づく主張については出典を引用してください。 短い構造化レポートを返します。 「」、 tools=[WebSearchTool()], )

非同期def main(): result = ランナーを待つ.run( エージェント、 「20 人の製品チームについて Linear、Jira、Asana を比較してください。」 ) print(結果.最終出力)

name == "main"の場合: asyncio.run(main()) 「」

以下を使用して SDK をインストールします。

「」バッシュ pip インストール openai-agents 「」

OpenAI API キーも設定する必要があります。そこから、ワークフローで必要な場合にのみ、ガードレール、セッション、その他のツールを追加します。

他のフレームワークを使用して同じパターンを構築することも、ループを自分で作成することもできます。フレームワークは、エージェントがタスクを確実に完了できるかどうかよりも重要です。

7. 醜いケースをテストする

最初のデモはおそらくうまくいくでしょう。それはあまり意味がありません。

人々が実際に送信する入力を試してください。

• 曖昧な概要
• 不足しているファイル
• 矛盾する指示
• 非常に大きな文書
• エージェントがアクセスできないソース
• エラーを返すツール
• 意図した範囲を超えたリクエスト

次に、最終的な答えだけでなく、実行全体を確認します。エージェントは適切なツールを選択しましたか?十分な情報が得られた後も機能し続けましたか?欠けていた詳細を補ったのでしょうか？適切なタイミングで止まりましたか？

Anthropic の [AI エージェントの評価] に関する 2026 年のガイド (https://www.anthropic.com/engineering/demystifying-evals-for-ai-agents) では、本番環境に到達する前に障害を可視化するために eval を使用することを推奨しています。 OpenAI の SDK には、モデルの回転、ツール呼び出し、ガードレール、ハンドオフのトレースも含まれています。

実際のタスクの小さなセットを保持し、プロンプト、ツール、またはモデルを変更するたびにそれらを再実行します。

8. エージェントが 1 つでは不十分な場合にのみ追加します。

マルチエージェント システムは、ジョブのさまざまな部分で実際に異なるツール、コンテキスト、指示が必要な場合に意味を持ちます。

研究システムは 1 人のエージェントを使用して収集する場合があります情報源、もう 1 人は証拠を確認し、3 人目は報告書を作成します。サポート システムは、請求や技術的な質問を別の専門家に転送する場合があります。

しかし、1 つの単純なジョブを複数のエージェントに分割すると、通常、コストが増加し、ワークフローが失敗する場所が増えます。

Anthropic の BuildingEffective Agents では、単純で構成可能なパターンから始めて、結果が改善される場合にのみ複雑さを追加することを推奨しています。

1 人のエージェントが仕事をうまくこなせる場合は、1 人のエージェントを維持します。

AI スキルで十分な場合

すべての有用なエージェントが独自のアプリケーションを必要とするわけではありません。

場合によっては、ワークフロー自体が貴重な部分になります。つまり、一般的なエージェントが 1 つの仕事を得意とするためのチェックリスト、指示、スクリプト、参考資料、例、出力形式などです。

そこで AI スキル が役立ちます。

Anthropic は、エージェント スキル を、タスクで必要なときにエージェントが専門知識をロードできるように、指示、スクリプト、リソースをパッケージ化したフォルダーであると説明しています。単純なスキルは次のようになります。

ウェブサイト-レビュー/
§── SKILL.md
§── 参考文献/
│ └── レビューチェックリスト.md
§── スクリプト/
│ └──analyze-page.py
└── 資産/
    ━── レポートテンプレート.html
「」

「SKILL.md」には、スキルをいつ使用するか、どのようにジョブを実行するかが説明されています。サポート ファイルには、メインの指示に含める必要のない詳細なリファレンス、決定論的なスクリプト、テンプレート、またはアセットを保持できます。

これは、反復可能なプロフェッショナルなプロセスがすでにあり、最初に別の UI とバックエンドを構築せずにそれを再利用可能にしたい場合にうまく機能します。

## エージェントを他の人が使用できるようにする方法

ラップトップ上で動作するエージェントはまだ製品ではありません。

独自のアプリを構築する場合でも、インターフェイス、認証、ホスティング、課金、ユーザーの分離、ログ、ユーザーが結果を受け取る方法について考える必要があります。

もう 1 つの方法は、ワークフローをスキルとしてパッケージ化し、既存のエージェント マーケットプレイスを通じて公開することです。

[Capafy](https://capafy.ai/) では、スキルは独自のエージェント カードを持つスキルベースのエージェントになることができます。パブリッシャーは、ユーザーが基礎となるプロンプト、スクリプト、ワークフローを非公開にしながらスキルをオンラインで実行できるようにしたり、完全なスキルをダウンロードとして提供したりできます。

Claude Code、Codex、OpenClaw、Hermes のスキルをすでに持っている場合は、Capafy Publisher スキルをインストールします。

```テキスト
https://capafy.ai/install-publisher-skill.md をインストールします
「」

<キャパフィCTA
  type="出版社"
  title="ワークフローを AI エージェントに変える"
  description="スキルとしてパッケージ化し、Capafy でユーザー向けに公開します。"
  buttonText="スキルを公開"
  href="https://capafy.ai/earn"
/>

まず便利なワークフローを構築します。配布は、エージェントが実際にユーザーが結果を出せるようになった後に行われます。nt。

## よくある質問

### AI エージェントを構築する最も簡単な方法は何ですか?

AI エージェントを構築する最も簡単な方法は、1 つの狭いタスクから開始し、ワークフローを平易な言語で記述し、それを完了するために必要なツールのみをモデルに与えることです。最初に単一エージェント バージョンを構築します。実際のテストで必要であることが判明した場合にのみ、メモリ、ガードレール、その他のエージェントを追加してください。

### AI エージェントを構築するには Python の知識が必要ですか?

いいえ。Python は、多くのエージェント SDK やサンプルで十分にサポートされているため、コードベースのエージェントでは一般的ですが、中心的な作業はジョブ、ワークフロー、ツール、出力を定義することです。必要なタスクやランタイムに合わせて、再利用可能な AI スキルを構築したり、ビジュアル エージェント ビルダーを使用したりすることもできます。

### AI エージェントと AI スキルの違いは何ですか?

AI エージェントは、目標を受け取り、ツールを使用し、決定を下し、結果を返す、作業を実行するシステムです。 AI スキルは、エージェントに特殊なワークフローを提供する、指示、スクリプト、リソースの再利用可能なパッケージです。 1 人のエージェントがさまざまなタスクに対してさまざまなスキルをロードできます。

### AI エージェントを 1 つ構築するべきですか、それともマルチエージェント システムを構築するべきですか?

1 人のエージェントから始めます。マルチエージェント システムは、ジョブの個別の部分で異なるツール、コンテキスト、権限、または専門家の指示が必要な場合に意味を持ちます。 1 つのエージェントがワークフローを確実に完了できる場合、ワークフローを複数のエージェントに分割すると、通常は結果が改善されずにコストとデバッグ作業が追加されます。

## 最初にジョブを構築します

**AI エージェントの構築方法**に対する最良の答えは、「フレームワークを選択する」ことではありません。

仕事を選びましょう。入力と出力を明確にします。ワークフローを書きます。ジョブに実際に必要なツールを追加し、結果が信頼できるまで実際の入力に対してエージェントをテストします。

その後、永続メモリが必要か、より高い自律性が必要か、複数のエージェントが必要か、それともそれを中心とした完全なアプリケーションが必要かを判断します。

ワークフロー自体が重要な部分である場合は、それをスキルとしてパッケージ化し、それを最初に出荷します。

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**関連記事:** [キャパフィとは？ AI スキルから有料製品へ](https://capafy.ai/blog/what-is-capafy) · [AI でお金を稼ぐ方法: Capafy で AI スキルを販売する](https://capafy.ai/blog/how-to-make-money-with-ai)

**出典:** [OpenAI エージェント SDK](https://openai.github.io/openai-agents-python/) · [OpenAI エージェント SDK: ツール](https://openai.github.io/openai-agents-python/tools/) · [Anthropic: 効果的なエージェントの構築](https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents) · [Anthropic: AI エージェントの評価をわかりやすく理解する](https://www.anthropic.com/engineering/demystifying-evals-for-ai-agents) · [Anthropic: エージェント スキル](https://www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills) · [Capafy](https://capafy.ai/)