
AIネイティブ開発フレームワーク
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Compound Engineeringは、AIモデルを外部APIとしてではなく、アプリケーションアーキテクチャに直接統合する戦略的開発手法です。単なるプロンプトエンジニアリングから脱却し、複数のAIエージェント、ツール、データソースがフィードバックループで相互作用する「コンパウンドシステム」を構築します。標準的なラッパーとは異なり、状態管理、ツール使用のオーケストレーション、反復的な改善を重視することで、複雑な自律型ワークフローを構築し、多段階の推論タスクにおいて高い信頼性と低いエラー率を実現します。
単一プロンプトの対話を超え、複数の専門エージェントを調整します。調査用と統合用のようにタスクを分担させることで、モノリシックなモデルと比較してハルシネーション率を40%削減します。このアーキテクチャにより、大規模なパイプライン内での各エージェントのパフォーマンスをモジュール単位でテスト可能です。
複数ターンの会話を通じて永続的な状態を維持し、エージェントが過去のコンテキストやツールの結果を記憶できるようにします。これは、コード生成やデータ分析など、実行エラーに基づいてシステムが「自己修正」を行う必要がある反復的な改善を伴う複雑なワークフローにおいて不可欠です。
非決定論的なLLMの出力を、決定論的なコード実行でラップします。エージェントに構造化された関数呼び出し(JSONスキーマ)を強制することで、AIの出力をAPIエンドポイントやデータベースクエリに直接マッピングし、自然言語の意図と信頼性の高いソフトウェア実行の間のギャップを埋めます。
エージェントの出力に対してプログラムによるチェックを実装します。エージェントがSQLクエリを生成した場合、実行前にスキーマと照らし合わせて構文を検証します。この「ヒューマン・イン・ザ・ループ」または「コード・イン・ザ・ループ」のアプローチにより、複雑なチェーン内での連鎖的な障害を防ぎ、高精度な結果を保証します。
モデルロジックとアプリケーションロジックの分離を促進します。モデルを交換可能なコンポーネントとして扱うことで、オーケストレーション層を書き換えることなく、GPT-4oからClaude 3.5 SonnetやローカルのLlama 3へ切り替えることができ、タスク要件に応じてコストとレイテンシを最適化できます。
ウェブブラウジング、調査結果の要約、レポート作成を行うエージェントを構築します。コンパウンドアプローチを採用することで、エージェントが自身のソースを検証可能となり、標準的なRAG実装と比較して事実の正確性が60%向上します。
レガシーコードベースを分析し、リファクタリングを提案し、ユニットテストを実行して変更を検証するエージェントをデプロイします。テストが失敗した場合は自動的に変更を元に戻すため、技術的負債を解消するための安全で自動化されたパスを提供します。
非構造化ログの取り込み、主要メトリクスの抽出、ダッシュボードの更新にコンパウンドシステムを活用します。システムがエラーリカバリと再試行を処理するため、手動介入なしでデータの整合性を確保できます。
単純なチャットインターフェースを超え、複雑な多段階のビジネスロジックを処理できる、堅牢でプロダクショングレードのAIアプリケーションを構築する必要がある方。
データフロー、セキュリティ、システム信頼性を制御しつつ、既存のウェブアプリケーションにLLMを統合したいと考えている方。
エンタープライズ環境において、高い信頼性と予測可能なパフォーマンスを必要とする、スケーラブルなAIネイティブ製品の設計に注力している方。
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