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AIエージェントは、タスクを複数のステップに分解し、必要に応じて原因調査や再実行を行いながらタスクの完遂を目指します。こうした自律的な処理には、LLMだけでなく、状態管理、ツール実行、リトライなどを支えるしくみが欠かせません。弊誌2026年5月号のAI関連の連載記事では、自律的にタスクを実行できるAIエージェントを開発するための技術やノウハウを取り上げています。 連載「AIネイティブプロダクト開発」では、「長時間・多段階の処理が途中で失敗しても、止まった地点から安全に再開し、最終的に“副作用も含めて”やり切れる」そんなDurableな（耐久性がある）エージェントを開発するためのミドルウェアと実装例を紹介しています。 連載「実践LLMアプリケーション開発」では、エージェントの長時間実行を支えるしくみ（コンテキスト管理、ツール実行管理、タスク計画）を実現するためのSDK「Deep Agents」を紹介しています。こちらも具体的な実装例も交えて解説しています。 AIエージェントを組み込んだアプリケーション開発に取り組む方、AIエージェントのしくみに関心のある方には、参考になると思いますので、よろしければ目を通してみてください。 このほかにも、「プログラミング×AIの最前線」「データ分析とSQLエージェント」といった連載もあります。 SDでは継続的にAI技術の記事を扱っています。進化の速いAI技術のキャッチアップにお役立てください。