実践資料：ケーススタディ、デザインパターン、Promptテンプレート集、フレームワーク比較、テスト評価
コンテンツ一覧
| 付録 | タイトル | 内容 |
|---|---|---|
| A | 用語集 | 重要用語の日英対照、定義、使用シーン |
| B | パターン選択ガイド | 判定フロー、比較表、アンチパターン、コスト勘案 |
| C | よくある質問FAQ | エージェント開発でよくある質問と回答 |
| D | フレームワーク比較（予定） | Shannon vs LangGraph vs CrewAI vs AutoGen |
| E | デプロイメントガイド（予定） | Docker/K8s デプロイ、スケーリング、障害復旧 |
| F | テストと評価（予定） | エージェントの品質テスト、回帰テスト、レッドチーム対抗、セキュリティ防護 |
付録A: 用語集
- エージェントコア用語 (エージェント、ReAct、ツール利用など)
- 拡張と統合 (MCP、スキル、フック、プラグイン)
- コンテキストとメモリ (コンテキストウィンドウ、メモリ、セッション)
- マルチエージェント用語 (オーケストレータ、DAG、ハンドオフ)
- 推理パターン (CoT、ToT、リフレクション、ディベート)
- 本番環境機能 (トークン予算、OPA、WASI、観測可能性)
付録B: パターン選択ガイド
- 単一エージェント推理パターン判定フロー
- マルチエージェントオーケストレーションパターン判定フロー
- パターン比較マトリックス（コスト/レイテンシ/品質）
- アンチパターン警告
- コスト・品質・レイテンシのトレードオフ
- クイック選択クイックリファレンス表
- 実践的なケーズスタディ選型
- 設定テンプレート参考資料
付録C: よくある質問FAQ
- エージェント開発でよくある質問と回答
- トラブルシューティングガイド
- ベストプラクティスのヒント
付録D: フレームワーク比較（予定）
| 観点 | Shannon | LangGraph | CrewAI | AutoGen |
|---|---|---|---|---|
| 言語 | Go/Rust/Python | Python | Python | Python |
| 永続化 | Temporal | Checkpointer | なし | なし |
| 予算制御 | ネイティブ | なし | なし | なし |
| サンドボックス | WASI | なし | なし | Docker |
付録E: デプロイメントガイド（予定）
- ローカル開発環境
- Docker Compose デプロイメント
- Kubernetes デプロイメント
- 監視とアラート設定
付録F: テストと評価（予定）
- 品質評価: 出力品質メトリクス、LLM判定、人的評価
- 回帰テスト: 決定論的テストケース、Golden Dataset、CI/CD統合
- パフォーマンスベンチマーク: レイテンシP99、スループット、トークン効率、コスト追跡
- セキュリティテスト: プロンプトインジェクション検出、ジェイルブレイク防護、機密情報漏洩検出
- レッドチーム対抗: 対抗的テスト、エッジケース発見、障害注入