[!NOTE] 本稿は査読前のプレプリント（arXiv）に基づいています。
1. これは何の話？
エージェントAIを実プロダクトに展開したいエンジニアやアーキテクト向けに、設計から運用までをカバーする包括的ガイドです。単一LLMのプロンプティングとは異なり、複数エージェント・ツール統合・オーケストレーションを組み合わせた動的パイプラインの構築方法を解説しています。
著者らは「本番グレード」を「信頼性・可観測性・保守性・安全性とガバナンス要件を満たす」と定義し、それを実現するための9つのベストプラクティスを提示しています。
2. 何がわかったか
9つのベストプラクティスは次のように整理されています。
- ツールファースト設計（MCP優先）
- 純粋関数呼び出し
- シングルツール・シングル責務のエージェント
- プロンプト外部管理
- 責任あるAI対応モデルコンソーシアム設計
- ワークフローロジックとMCPサーバーの分離
- コンテナ化によるスケーラブル運用
- KISS原則の徹底
これらを適用したケーススタディとして、マルチモーダルなニュース分析・メディア生成ワークフローが紹介されています。
3. 他とどう違うのか
従来のエージェント関連論文は「推論性能」や「ベンチマークスコア」に焦点を当てがちですが、本ガイドは運用面（監視、デプロイ、ガバナンス）を同等に扱っています。また、MCPを中核に据えた統合設計を明示したのは実務指向として新しいアプローチです。
4. なぜこれが重要か
エージェントAIはプロトタイプまでは作れても、障害対応や拡張性が壁になり本番投入を断念するケースが少なくありません。本ガイドはその壁を越えるための共通言語を提供し、チーム内でのアーキテクチャ議論を加速させます。
特にMCPとワークフローの分離はベンダー依存を減らし、将来的なモデル差し替えを容易にします。
5. 未来の展開・戦略性
MCP対応ツール市場が拡大すると、本ガイドの設計パターンがデファクトになる可能性があります。また、責任あるAI設計の組み込み方を示したことで、規制対応コストの可視化にも寄与します。
今後は各ベストプラクティスを自動チェックするLinterや、テンプレートリポジトリの公開が期待されます。
6. どう考え、どう動くか
たとえば社内で既にLangChainやCrewAIでプロトタイプを作っている場合、本ガイドの9項目と照合することで「本番化に足りない設計要素」を洗い出せます。
指針：
- 既存エージェントの責務をシングルツール単位に分解し、再設計の余地を検討する。
- プロンプトをコード外のYAML/JSONで管理し、バージョン管理を導入する。
- MCPサーバーとワークフローロジックを別コンテナに分割できるか試す。
次の一歩：
- 今日やること：自社エージェントの構成を9項目チェックリストで採点する。
- 今週やること：最もギャップが大きい1項目について、改善PRをドラフトする。
7. 限界と未確定
- ベストプラクティスの効果は定量評価されておらず、経験的ガイダンスに留まる。
- ケーススタディは1種類のワークフローに限定されており、他ドメインへの適用事例は未公開。
- MCP自体がまだ普及途上であり、ツールエコシステムの成熟度はベンダーによる。
8. 用語ミニ解説
- LLMに外部ツールやデータソースへのアクセスを標準化された方式で提供する仕組み。（モデルコンテキストプロトコル / Model Context Protocol）
9. 出典と日付
arXiv（公開日：2025-12-10）：https://arxiv.org/abs/2512.08769
