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
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