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80点のPoCを、90点の本番運用へ。マルチエージェントAI設計の決定版！

本書は、AIエージェントをビジネスの現場で確実に稼働させるための実践的な解説書です。
GoogleのADK・A2A・MCPを駆使し、複数エージェントが連携する高度なシステムの設計・実装手法を解説します。
「実験環境では動いたけれど、本番運用に乗せられない」「複数のエージェントを連携させると途端に破綻する」「トークンコストが爆発してしまう」といった現場の課題を解決し、堅牢なマルチエージェントシステムを構築するためのノウハウをまとめました。

■本書について
Google Cloud環境での圧倒的な優位性を持つADK（v2.2.0対応）を主軸に据え、設計の土台からデプロイ、セキュリティまでを網羅しました。
LLMの非決定性やコンテキストの制約を克服するため、「Context Engineering」「Memory Engineering」「Harness Engineering」という3つの設計軸をベースに、現場で壊れないエージェントを作る方法を解説します。

■本書の特徴
・最新のプロトコルとフレームワークを完全網羅
エージェント間通信のA2A、外部ツール統合の標準MCP、そしてGoogleのフルスタックフレームワークADKを組み合わせた開発手法を解説
・現場の「失敗」から学ぶ設計原則とアンチパターン
実務で頻出する12のアンチパターンと、それを回避する10の設計原則を収録。設計レビューのチェックリストとしても活用できる
・「動かす」から「運用する」ための実践知
AgentOpsや、HITLによる承認フロー、セキュリティとガバナンス設計まで、本番稼働に不可欠な知見を収録

■読者対象
・AIエージェントの実証実験から本番運用へ移行したいAIエンジニア
・マルチエージェントシステムの全体設計を担うソリューションアーキテクト

■目次
第1章 AIエージェントの全体像
第2章 ADK:エージェント開発フレームワーク
第3章 Context Engineering & Agent Skills
第4章 Session・Memory・RAG
第5章 評価・ガードレール・HITL
第6章 MCP & ツール統合
第7章 A2A マルチエージェント実践
第8章 Agent Engine & AgentOps
第9章 設計原則 & アンチパターン
第10章 セキュリティ & ガバナンス

第1章 AIエージェントの全体像
第2章 ADK:エージェント開発フレームワーク
第3章 Context Engineering & Agent Skills
第4章 Session・Memory・RAG
第5章 評価・ガードレール・HITL
第6章 MCP & ツール統合
第7章 A2A マルチエージェント実践
第8章 Agent Engine & AgentOps
第9章 設計原則 & アンチパターン
第10章 セキュリティ & ガバナンス