9.10.1 プロジェクトロードマップ：追跡可能な Agent を作る

Agent のポートフォリオでは、最終回答だけでなく、追跡可能な実行ループを見せるべきです。

まずプロジェクトの流れを見る

このループは、目標、計画、ツール呼び出し、観察、状態更新、失敗処理、停止判断、最終出力、評価で構成されます。

Agent の証拠チェックを動かす

ポートフォリオに載せられる状態と呼ぶ前に、このチェックを使います。

project = {
    "goal_defined": True,
    "trace_saved": True,
    "tool_logs": True,
    "failure_case": True,
    "eval_tasks": 10,
}

ready = (
    project["goal_defined"]
    and project["trace_saved"]
    and project["tool_logs"]
    and project["failure_case"]
    and project["eval_tasks"] >= 5
)

print("portfolio_ready:", ready)
print("evidence:", "goal, trace, tools, failure, eval")

期待される出力：

portfolio_ready: True
evidence: goal, trace, tools, failure, eval

ここが False なら、Agent の役割を増やす前に証拠を改善します。

この順番で学ぶ

手順	プロジェクト	本当に鍛える力
1	リサーチアシスタント	検索、引用、要約、信頼できる出力
2	データ分析 Agent	Python ツール呼び出し、表分析、チャート、解釈
3	Multi-Agent 開発チーム	役割分担、handoff、レビューループ、merge 所有権
4	ハンズオンワークショップ	最小の追跡可能な単一 Agent ベースライン

プロジェクトを広げる前に、9.10.5 実践：追跡可能な単一 Agent アシスタントを作る を実行します。

残す証拠

このページを終えたら、この証拠カードを残します。

プロジェクト目標

エージェントが達成すべきことと、してはいけないこと

ベースライン

高度な機能を追加する前の単一エージェントループ

追跡パック

目標、計画、ツール呼び出し、観察、メモリ、評価

失敗ログ

少なくとも1回の失敗または危険な実行と根本原因

成果物

README、実行コマンド、trace スクリーンショット/ログ、次の一手

プロジェクト成果物基準

成果物	最低要件	強いポートフォリオ版
README	目標、実行コマンド、依存関係、例	アーキテクチャ、トレードオフ、コスト、安全性、ふりかえりを追加
アーキテクチャ	モデル、ツール、記憶、状態、評価、安全性	配置境界と人への引き継ぎを追加
ツール一覧	呼び出せるツール、入出力スキーマ、失敗	権限ルールとサンドボックスメモを追加
実行追跡	計画、行動、観察、再計画、停止	再生可能な JSONL ログを追加
失敗ケース	1 件以上の実際の失敗	3 件の原因、修正、回帰チェックを追加
評価セット	固定タスクと合否ルール	ベースライン、メトリクス、比較実験を追加
デプロイメモ	ローカル実行方法	API エントリ、環境変数、監視、ロールバックを追加

合格ライン

別の開発者が Agent run を replay し、各 tool call と observation を inspect し、なぜ stop したか理解し、少なくとも 1 件の failure analysis を見られれば、この章は合格です。

基本版は単一 Agent プロジェクトで十分です。memory、MCP、Multi-Agent 協調、デプロイは、trace と評価ループが固まってから追加します。

確認の考え方と解説

1. 合格レベルの答えでは、agent loop を goal、plan、tool call、observation、memory/state update、stop condition として説明します。
2. 証拠には、最終回答だけでなく、別の開発者が確認できる trace を残します。
3. tool schema、permission boundary、retry、evaluation case、人間レビューなど、安全性または信頼性の制御を1つ説明できれば十分です。