今日やりたいこと - タスク管理 AI Agent を作る - 今どきのエンジニアは AI を活用して業務を効率化していないとなーと思った - AI Agent を作ってみたらいろいろ知見が深まると思ったので作ってみることにした - 機能 - プランニング支援 - 今週・今日のタスクを整理してくれる - 自分のミッションや目標を把握している - 優先度・重要度で整理してくれる - 理想はカレンダーと接続していつ何をするかまで計画する - 振り返り支援 - 今週やったことを整理してくれる ## 作業ログ - 9:30 とりあえず Claude に上記要件を投げて AI Agent の作り方を教えてもらう - Obsidian + Claude の方法を提案される - 毎回コピペして Claude に指示を出すような設計だった - 作りたいのは自動的にコンテキストを把握してくれる AI Agent なのでちょっと違う - どう足掻いても LLM にコンテキストを渡す作業は必要になるので、コンテキストを自動で渡す（コードに書く）か手動で渡す（毎回コピペする）かの違いになりそう - 9:36 コード書く方針でインプット - ちょうど vibe coding も体験したかったのでその方針で - 一旦ざっと情報インプットする（本当はこういうのも AI を使って効率化するのがいいんだろうな） - [2025年 生成AIの新たな波「AI エージェント」の可能性](https://qiita.com/ksonoda/items/08bdfadfb760043f2183) - LLMに回答させる → LLMに働かせる - 「AIエージェント」とは、「人間の代わりに複雑なタスクを自律的に実行する」システムと定義できる - Function Calling、MCP - マルチエージェント、マイクロサービス的な感じ？ - AI Agent を実装するためのフレームワークがいくつかあるらしい - Swarm、LangGraph とか - [2025年の年始に読み直したいAIエージェントの設計原則とか実装パターン集](https://zenn.dev/r_kaga/articles/e0c096d03b5781) - ワークフローとエージェントの違い - Agentic Design Patterns - Andrew Ng氏が提唱しているLLMベースのAIエージェントの設計指針や実装パターンを整理・体系化したもの - Agent Design Pattern Catalogue - LLMを活用したAIエージェントの設計パターンを体系的にまとめた論文 - https://www.agentrecipes.com/ - [パワポ資料自動作成AIエージェントを自作してみた](https://zenn.dev/aidemy/articles/69af8390f6ec3b) - [自作AIエージェントフレームワーク「Shikigami (式神 )」を5分でMCP対応させた話。](https://qiita.com/masachaco/items/d0dce406b689405de46c) - Swarm vs LangGraph - Swarm はシンプル - LangGraph は柔軟 - LangGraph でAI Agent を作っていくことにした - どういうものを作りたいのか、どういうワークフローにするのかの要件整理がまず必要だなー - 10:20 休憩 - 10:48 AI Agent の設計を考える - AI Coding していきたいので環境整備 - cursor とか cline とかどれがいいかなーと思ったけどとりあえず copilot で作ってみることに - リポジトリ名考えないといけない - cynosure（サイノシュア）に決定 - 導きの星、注目の的、北極星といった意味 - 11:30 coding - copilot に書かせるのとにかく手が楽で良い - 書かせてる間に次のことを考えられるのでその時間の効率も良い - ただ各コードは適当。特に外部 API を使うと型を雰囲気で作ってくる。 - AI はジュニアエンジニアと聞いていたが、動作保証しないコードを書いてくる点はジュニアよりひどい - ドライバーを AI にしてペアプロしている感覚 - LangChain の基礎知識を入れる必要があるなーと思ったのでキャッチアップ - 会社にちょうど良いコンテンツがあったので見てみた - https://www.youtube.com/watch?v=-8mQXE3sNpE - AI Agent を作る場合 AI に何を考えさせるかの設計が難しいかも - 普通に作ろうとするとワークフローを作ってしまうし AI に考えさせるべきところを自分で考えてしまう - claude で全体設計を考えてから実装を作っていく方針に切り替えて進めてみる - ざっと書いて LLM を使う雰囲気は掴めた。精度を上げるためにはプロンプトをいろいろ設計しないといけない。結構大変そう。 - MCP を使った実装はまだできていないのでそこは未知数 - 13:55 休憩 - 14:58 Agent 設計 - 何を作りたいか改めて整理した方が良さそう - 業務効率化を考えた時にどこに時間がかかっているか・・ - 1on1の準備エージェントが良さそう - 小さく作って拡張していこう（大事） - 15:30 coding start（時間計測するためにメモ） - とりあえずテキストべた書きでLLMを動かすところはできた - あとはコンテキスト情報を外から取得すればOK - Obsidian から取得するように変更 - 1on1の過去ログを指定して取得しているのでこれを勝手に取ってくるようにはしたい - 17:12 とりあえず完成 - 体裁整えて commit した - 今はコマンドラインからだけど、今後 MCP Server 化して Claude とかから使えるようにしたい