エンジニア選書 作って学ぶＡＩエージェント―ＴｙｐｅＳｃｒｉｐｔとＬＬＭで切り拓くＡＩ時代のエンジニアリング

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エンジニア選書
作って学ぶＡＩエージェント―ＴｙｐｅＳｃｒｉｐｔとＬＬＭで切り拓くＡＩ時代のエンジニアリング

ｌａｉｓｏ【著】
価格 ¥3,520（本体¥3,200）
技術評論社（2026/05発売）
ポイント 32pt

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サイズ B5判／ページ数 304p／高さ 24cm
商品コード 9784297155650
NDC分類 007.1
Cコード C3055

出版社内容情報

ソフトウェア開発の世界では「AIエージェント主導のコーディング」が主流になろうとしています。エージェントはコードを生成するだけでなく、ファイルを読み、コマンドを実行し、テストを実行し、結果を確認し、必要に応じて修正を繰り返します。
本書は、こうしたAIエージェントのしくみを「使う」のではなく「作る」ための実践的なガイドです。最終的にはGitHubのIssueを起点に、コードの修正からプルリクエストの作成までを自動化するコーディングエージェントを実装します。扱う技術はTypeScriptとBunを中心にし、GitHubへの統合までを扱います。
ここでは、エージェントの動作原理、つまり思考のしくみを自ら実装し、挙動の予測と制御、目的に合わせたカスタマイズを扱います。
実装するAIエージェントは、筆者が「Nano Code」と名付けたものです。LLM APIとの接続、ファイルやコマンドを扱うツール、思考ループ、Git操作、実用環境への統合といったレイヤーを章ごとに積み上げ、最終的に実用的な自動化まで進みます。章を追って段階的に構築し、コーディングエージェントとして機能する流れを整理します。
対象読者は、TypeScriptでアプリケーションやコマンドラインツールを作った経験があり、AIエージェント開発やLLM活用に関心があるエンジニアです。TypeScriptとLLMを軸に、AI時代のエンジニアリングの実践手法を解説します。

【目次】

■■第1部　第1部　AIエージェント開発の全体像をつかむ

■第1章　AIエージェントが拓く新しい開発スタイル
1.1　AIエージェントの台頭と開発手法の変化
1.2　AIエージェントを学ぶ意義
コードベース理解の困難さ
定型作業の繰り返し
手動作業の積み重ね
AIエージェントの具体的な効果
LLMのブラックボックス性
Nano Codeの実例
AIエージェントが「エージェント」を作ることの利点
1.3　本書のゴール──3つのコンポーネントで作るAIエージェント
nano-code-core──Nano CodeのLLM APIへの接続レイヤー
nano-code-cli──Nano Codeのローカル実行環境
nano-code-action──Nano CodeのGitHub Actions統合
ゴール設定の理由
1.4　本書の学習アプローチ
本書を読むための前提知識
使用する技術スタック
自分で作ることで得られる理解
自作する目的──ブラックボックス問題への回答
1.5　AIエージェントの構成要素──ツールと思考ループ
ツール──AIエージェントの「手足」
LLM API──推論の基盤
思考ループ──AIエージェントの「頭脳」
AIエージェント設計の基本原則──すべては会話
潜在的な課題
1.6　本書の学習ロードマップ
1.7　この章のまとめと次のステップ

■第2章　開発環境とLLM APIの基礎
2.1　TypeScriptを採用する理由
Web開発者にとっての親しみやすさ
型安全性による開発体験の向上
非同期処理のサポート
2.2　Bunを採用する理由
オールインワン・ツールキット
TypeScriptのネイティブサポート
CI/CDとの統合
AIエージェント開発との親和性
2.3　Dev Containerを採用する理由
Dev Containerの概要
AIエージェント開発における安全性
2.4　LLM APIの基礎
各プロバイダーのAPI名称
Chat Completions互換APIのデファクトスタンダード化
OpenAIの新しいResponses API
Chat Completions APIのしくみ
会話履歴全体を送信する
メッセージ配列形式
AIエージェント開発におけるシンプルさの価値
2.5　開発環境のセットアップ
すぐ始めた

内容説明

コーディングエージェントの動作原理まで踏み込んで自作し、開発基盤を設計・制御・拡張。Ｆｕｎｃｔｉｏｎ　Ｃａｌｌｉｎｇの活用。ＬＬＭ　ＡＰＩの抽象化。思考ループのオーケストレーション実装。承認ポリシーとサンドボックス。ＯｐｅｎＡＩ・Ａｎｔｈｒｏｐｉｃ・ＧｅｍｉｎｉのＡＰＩに対応。

第１部　ＡＩエージェント開発の全体像をつかむ（ＡＩエージェントが拓く新しい開発スタイル；開発環境とＬＬＭ　ＡＰＩの基礎）
第２部　ＡＩエージェントの「身体」を作る（ＬＬＭ　ＡＰＩへの抽象化レイヤーを実装する；Ｎａｎｏ　Ｃｏｄｅの「手足」となるツールを実装する；Ｎａｎｏ　Ｃｏｄｅの「頭脳」となる思考ループと承認ポリシーを実装する）
第３部　ＡＩエージェントを完成させ、実用化する（Ｎａｎｏ　Ｃｏｄｅを組み立てる；ＧｉｔＨｕｂ　Ａｃｔｉｏｎｓで開発ワークフローを自動化する）
第４部　より賢く、安全なＡＩエージェントへ（Ｎａｎｏ　Ｃｏｄｅの性能と安全性を高めるサンドボックス；ＡＩエージェント開発のこれから）
Ａｐｐｅｎｄｉｘ　Ａ　ストリーミングＡＰＩへの対応
Ａｐｐｅｎｄｉｘ　Ｂ　Ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ　ＡＰＩへの対応
Ａｐｐｅｎｄｉｘ　Ｃ　参考にしたプロジェクト

著者等紹介

ｌａｉｓｏ［レイソー］
２００８年、国内におけるｉＰｈｏｎｅアプリ開発の黎明期にエンジニアとしてのキャリアをスタート。以来、複数の事業会社にてモバイルアプリからＷｅｂフロントエンド、サーバーサイドまで、プラットフォームを横断したプロダクトの設計・開発に従事する。長年にわたるブログでの発信活動を通じ、常に最新の技術トレンドを追いながら、開発プロセスの最適化に関する知見を継続的に公開。現在はＬＬＭを活用したＡＩエージェント技術に注力し、ＡＩと人間が協働する次世代の開発スタイルの探求と実践に力を注いでいる（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。