AIエージェントについての薄い本
AIエージェントの仕組みを、最小限のコードで解き明かす技術書。「ループの本質はシンプル — 難しいのはデータの扱い方」という視点で、実践的なエージェント開発を解説します。
この本で学べること
エージェントループ
14行のLLM呼び出しから始めて、72行でエージェントを完成。最小限のコードでループの本質を理解します。
Mini-SWE-agent
SWE-bench で 74%+ を達成した実用エージェントのコードを分析。プロダクションでも同じコアループが使われています。
PageIndex (RAG)
ベクトル検索に頼らない、ツリー構造のRAGシステム。トヨタの決算報告書を使ったケーススタディ付き。
Bonus Tracks
Gemini CLI、Codex CLI、OpenClaw のソースコード分析。実在するエージェントの設計を深掘りします。
目次
- エージェントループ — 14行から72行へ
- Mini-SWE-agent — 実用エージェントの解剖
- なぜ自分でエージェントを作るのか — データ戦略
- Bonus: Gemini CLI のソースを読む
- Bonus: Codex CLI のソースを読む
- Bonus: PageIndex 実装解説
技術スタック
- Python
- Gemini API
- Tool Calling
- エージェントループ
- RAG
- LuaLaTeX