AI エージェント
概要 単一の応答ではなく、複数ステップのタスクを自律実行する AI システム。Claude Code、OpenAI Codex、Cursor など複数ツールで実装されている。エージェント間協調、分散実行、メモリ管理が 2026 年の主要トレンド。 主な実装パターン シングルエージェント: 1つの LLM が計画→実行→検証を繰り返す（Claude Code など） マルチエージェント: 複数のエージェントが役割分担して協調（Agent Teams） メタエージェント: エージェントのハーネスを AI 自身が改善（AutoAgent） 品質保証 AI エージェントの出力品質を担保するにはハーネスエンジニアリングが必須。CLAUDE.md（入力層）、Hooks（検証層）、Agent Skills（ワークフロー層）の多層構造で品質を保証する。 関連ページ Claude Code — 代表的な AI コーディングエージェント ハーネスエンジニアリング — エージェント品質保証の設計パターン 自己改善エージェント — エージェントが自律的に改善するパターン MCP — エージェントと外部ツールの接続プロトコル ソース記事 AI エージェント QA 手法 — 2026-03 Agent Skills ガイド — 2026-02 Claude Code Agent Teams — 2026-03 AutoAgent — 2026-04