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~5分でわかる書籍の内容整理~
書籍『LLM・AIエージェントシステムベストプラクティス』の表紙
書籍タイトル

LLM・AIエージェントシステムベストプラクティス

本番稼働で苦しんだ末に練り出した39の実践知

著者：澁井 雄介｜翔泳社｜2026年刊

この本が向いている課題：プロンプト調整やデモ作成はできたが、本番環境でのエラーハンドリング、エージェント設計、運用・監視の設計に悩んでいる人に向いています。

#LLMを本番システムに組み込みたい人 #AIエージェントの設計手法を体系化したい人 #生成AIシステムの運用と監視を強化したい人
※このページは書籍内容の全体像を把握しやすくするために re:Book が整理した内容です。詳細は実際の書籍をご確認ください。
コアメッセージ
PoCで終わらせない。
本番稼働の現場から生まれた、LLM・AIエージェント開発の実践知
本書の概要

本書は全6章で3つの視点として整理しています

1：基礎組み込み
→
2：エージェント設計
→
3：本番運用・監視

ChatGPTやClaudeなどの登場以降、LLMやAIエージェントを自社システムに組み込む需要が拡大しています。本書は、現場で直面する出力の不確実性や障害、運用の壁を乗り越えるための「39のベストプラクティス」を体系化した実践書です。

書籍タグ
#LLM #AIエージェント #システムアーキテクチャ #生成AI開発 #MLOps #ベストプラクティス
本書の構成

本書の議論は、核心テーマから次の3つの柱へ展開する構成で整理されています。

本書の核心 LLM・AIエージェントを本番運用に耐えうる堅牢なシステムとして設計・構築する
1基礎とAPI連携

LLMをソフトウェアに確実に組み込むための基本設計とAPI連携パターン

  • 構造化出力の担保
  • リトライ・フォールバック
  • Adapter・CQRS適用
  • プロンプト管理の基礎
2エージェント設計

単一プロンプトを超え、自律的な処理を実現するワークフロー・エージェント設計

  • パイプライン制御
  • ツール利用（Function Calling）
  • ステート管理
  • マルチエージェント協調
3本番運用と監視

継続的な品質評価、コスト・レイテンシ制御、システムの安定稼働を支える運用知見

  • テストとEvals（継続的評価）
  • Observability（可観測性）
  • キャッシュとコスト最適化
  • ガードレール・安全性
本書を購入して学べること
1 壊れないLLM連携の
アーキテクチャ設計
このパートで学べること：
  • 出力の不確実性やAPI障害に耐える堅牢なバックエンド設計
  • AdapterパターンやCQRSを活用した責務分離
  • プロンプト変更に伴う影響範囲を抑える設計手法
2 自律型AIエージェントの
制御・協調パターン
このパートで学べること：
  • 複雑なタスクを分解して外部ツールと連携するパイプライン構築
  • 状態（State）管理とエラーハンドリングの実装知見
  • 複数エージェントが協調して動作するアーキテクチャ
3 本番に耐えうる
評価・監視・運用設計
このパートで学べること：
  • 出力品質を自動検証するEvals（評価基盤）の構築手法
  • レイテンシ削減とコスト抑制を両立するキャッシュ戦略
  • 運用時のトラブルシュートを可能にする可観測性の確保
本書全体を通して学べること
本書は、LLM・AIエージェントを活用したシステムの設計・実装・運用・管理を体系的に学んだあと、以下の点を深く理解できるようになる。

• 「動くデモ」から「止まらない本番システム」への昇華

• 複雑なワークフローを自動化するAIエージェントの構築

• 継続的に品質とコストをコントロールする運用力

これらの知識・視点を総合的に身につけることで、LLMやAIエージェントを活用した本番システムを高い信頼性で設計・運用できるようになる。

より詳しくおすすめしたい読者像

#PoCから本番稼働への移行で壁にぶつかっている人 #プロンプトのテストやバージョン管理に苦戦している人 #マルチエージェントやツール呼び出しの設計パターンを学びたい人 #LLMの出力不安定さや障害対策に悩むバックエンドエンジニア #コストやレイテンシを抑えた実用的なLLMパイプラインを作りたい人
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