概要
このリポジトリは、プロンプトやRAGの段階を超え、本番環境で利用可能なAIエージェントの構築を目指す開発者向けの、実践的なロードマップです。
MCPサーバー、記憶システム、マルチエージェントワークフロー、エージェントコロニーといった、より高度な概念を網羅し、ツールを安全に利用するエージェントの実装方法、有用なコンテキストを保持する記憶層の構築、監視・制御可能なワークフローの設計、専門化と協調が可能なマルチエージェントチームの編成、そして評価、セキュリティ、本番環境でのガードレール設定までを体系的に学ぶことができます。
チャットボットのデモから実際のAIエンジニアリングへとステップアップしたいビルダーを主な対象としています。
互換性・特徴
- AIエージェント開発
- ロードマップ
- 学習リソース
- 多言語対応
- Python
基本情報
| Stars | 2 |
| Forks | 1 |
| カテゴリ | LLM |
| アクティビティ | low |
最新のissue
- 金融に関するアドバイスなしの評価ケースをキャップストーンスターターに追加 (更新: 2026-06-16 / Add finance no-advice eval cases to the capstone starter)
- READMEに視覚的なクイックスタートセクションを作成 (更新: 2026-06-16 / Create a visual quickstart section for the README)
- Graph Approval Agentにパスレベルの評価ケースを追加 (更新: 2026-06-16 / Add path-level eval cases to the Graph Approval Agent)
- Healthcare Agent Casebookにさらに2つのケースを追加 (更新: 2026-06-16 / Add two more cases to the Healthcare Agent Casebook)
- Lab 00とLab 01の学習者提出サンプルを追加 (更新: 2026-06-16 / Add sample learner submissions for Lab 00 and Lab 01)
GitHub: https://github.com/audi0417/agent-engineering-roadmap