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単一エージェントの推論能力を深掘りする：Planning、Reflection、Chain-of-Thought

章一覧

章タイトル中心的な問い
10Planningパターンエージェントは複雑なタスクをどのように分解するか？
11Reflectionパターンエージェントは自己評価と改善をどのように行うか？
12Chain-of-Thoughtエージェントの推論プロセスをどのように表現するか？

学習目標

本Partを完了すれば、以下ができるようになるでしょう：

  • タスク自動分解（Decomposition）の実装
  • Reflection-改善ループの設計
  • CoTの原理と最佳実践の理解
  • 単一エージェントの能力限界の評価

Shannonコード参照

Shannon/
├── go/orchestrator/internal/activities/
│   └── agent_activities.go             # /agent/decompose
├── go/orchestrator/internal/workflows/
│   └── patterns/                       # 推論パターンライブラリ
└── docs/pattern-usage-guide.md

パターン比較

パターン使用シーン複雑度
Planningマルチステップタスク中
Reflection品質重視タスク中
CoTロジック推論タスク低

前提知識

  • Part 1〜3 の完了
  • Prompt Engineering の基礎
この記事を引用する / Cite
Zhang, W. (2026). Part 4 - 単一 Agent パターンの概要. In AI Agent アーキテクチャ：単体からエンタープライズ級マルチエージェントへ. https://waylandz.com/ai-agent-book-ja/Part4概要
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  author = {Zhang, Wayland},
  title = {Part 4 - 単一 Agent パターンの概要},
  booktitle = {AI Agent アーキテクチャ：単体からエンタープライズ級マルチエージェントへ},
  year = {2026},
  url = {https://waylandz.com/ai-agent-book-ja/Part4概要}
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