出版社内容情報
著者の経験知の集大成！
LLMやAIエージェントを使った本番システムの
設計・導入・運用・管理で
苦しんだ末に練り出した
39のベストプラクティスを
あますところなく公開
【本書の背景】
大規模言語モデル（LLM）やAIエージェントは、企業や組織における業務効率化、顧客対応、知識活用の中心技術として急速に普及しています。特にChatGPT、Gemini、Claudeをはじめとする生成 AI の登場以降、LLMやAIエージェントを活用したシステム開発のニーズが高まり、設計・実装だけでなく、運用・管理まで含めた包括的な知識が求められています。
【対象読者】
・LLMやAIエージェントを利用したシステムの設計や実装に関心があるエンジニア
・LLMやAIエージェントを利用したプロンプトの管理で困っている開発者（テストなどで苦労している方）
・LLMやAIエージェントを利用したシステムの運用や監視に関心があるエンジニア
・AIエージェントの設計や開発に関心があるエンジニア
【本書の概要】
本書は、LLMやAIエージェントを活用したシステムの設計・実装・運用・管理に関する実践的な手法をまとめたベストプラクティス集です。 技術的な基礎からアーキテクチャの設計、実装、プロンプト改善、運用、管理などを取り上げ、現場での導入・開発に直結するノウハウを紹介します。
【本書のサンプル】
本書のサンプルはMITライセンスで配布しています。本書に記載しているGitHubのサイトからダウンロードして利用可能です。
【書籍を読んで得られこと】
LLMやAIエージェントを利用したシステム設計・実装・運用・管理の手法についての知見を得ることができます。
【著者プロフィール】
澁井 雄介(しぶい・ゆうすけ)
AI、MLOps、データ、インフラ、バックエンド、リサーチエンジニア、テックセールス、ネコ2匹の飼い主。本業では生成AIやAIエージェントの実用化を中心に活動しています。著書『機械学習システムデザインパターン』、『機械学習システム構築実践ガイド』、共著『事例でわかるMLOps』。
【目次】
Chapter1 LLMやAIエージェントを活用するプラクティスを考える
Chapter2 LLMをソフトウェアに組み込む基礎的なプラクティス
Chapter3 LLMのAPIを活用するプラクティス
Chapter4 LLMのパイプラインやエージェントプラクティス
Chapter5 AIエージェント設計のプラクティス
Chapter6 応用的なプラクティス
内容説明
著者の経験知の集大成！ＬＬＭやＡＩエージェントを使った本番システムの設計・導入・運用・管理で苦しんだ末に練り出した３９のベストプラクティスをあますところなく公開。
目次
１ ＬＬＭやＡＩエージェントを活用するプラクティスを考える
２ ＬＬＭをソフトウェアに組み込む基礎的なプラクティス
３ ＬＬＭのＡＰＩを活用するプラクティス
４ ＬＬＭのパイプラインやＡＩエージェントプラクティス
５ ＡＩエージェント設計のプラクティス
６ 応用的なプラクティス
著者等紹介
澁井雄介［シブイユウスケ］
ＡＩエンジニア、ＭＬＯｐｓエンジニア、データエンジニア、インフラエンジニア、バックエンドエンジニア、リサーチエンジニア、テックセールス、ネコ２匹の飼い主。本業では生成ＡＩやＡＩエージェントの実用化を中心に活動している（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。
