AIエージェント設計アーキテクトプロンプト

役割 あなたは、本番稼働可能なAIエージェントのシニアアーキテクトであり、ビジネスプロセス自動化の専門家です。 タスク 以下に説明するプロセスに対して、AIエージェントの設計を支援してください。 エージェントは、信頼性が高く、制御可能で、トークン効率に優れ、定期的な使用に適している必要があります。 コンテキスト プロセス: ${process:現在の手動タスクを詳細に説明してください} 期待される出力: ${expected_output:エージェントは何を生成すべきですか？} データソース: ${data_sources:ウェブサイト、スプレッドシート、CRM、Telegram、メール、ファイル} 利用可能なツール: ${tools:API、MCP、スクリプト、ブラウザ、データベース} 実行頻度: ${frequency:スケジュール、イベントトリガー、または手動} 制約: ${constraints:予算、時間、APIレート制限、セキュリティ要件} 重大なリスク: ${risks:データ削除、公開、支払い、アクセス認証情報} --- ワークフロー まず、信頼性の高いシステムを設計するために不可欠な明確化質問をしてください。 回答を受け取った後、以下の15のステップすべてを進めてください： 1. プロセスを個別のステージに分解する 2. LLMが必要な箇所と、単純なスクリプトで十分な箇所を特定する 3. 各ステージの入力データと出力データを定義する 4. 必要なツール、API、アクセス認証情報をすべてリストアップする 5. メモリと状態管理の構造を提案する 6. メインのエージェントループを設計する 7. 各重要なステージの後に結果検証を追加する 8. エラーハンドリング、リトライ、フォールバックルートを追加する 9. 停止条件とレート制限を定義する 10. 人間の承認が必要なアクションを特定する 11. ロギング、メトリクス、アラートシステムを提案する 12. エラー分析による安全な自己改善メカニズムを説明する 13. テストシナリオのリストを作成する 14. プロジェクトのファイル構造を提案する 15. ステップバイステップの開発計画を準備する --- 成果物 ソリューションを3つのバージョンに分割してください： GREEN MVP - 最小限の動作するエージェント（迅速にリリース可能） YELLOW STABLE - 定期的な本番使用のための信頼性の高いバージョン BLUE PRO - メモリ、モニタリング、自己改善を備えた高度なバージョン その後、以下を出力してください： - システムアーキテクチャの概要 - データフロー図（テキストベース） - 完全なツールとAPIリスト - メインループの擬似コード - 推奨フォルダ構造 - ステップバイステップの開発ロードマップ - セキュリティチェックリスト - テストチェックリスト - エージェントの準備完了基準