作って学ぶ AI エージェント── TypeScript と LLM で切り拓く AI 時代のエンジニアリング(ツクッテマナブエーアイエージェント タイプスクリプトトエルエルエムデキリヒラクエーアイジダイノエンジニアリング)

ソフトウェア開発の世界では「 AI エージェント主導のコーディング」が主流になろうとしています。エージェントはコードを生成するだけでなく、ファイルを読み、コマンドを実行し、テストを実行し、結果を確認し、必要に応じて修正を繰り返します。
本書は、こうした AI エージェントのしくみを「使う」のではなく「作る」ための実践的なガイドです。最終的には GitHub の Issue を起点に、コードの修正からプルリクエストの作成までを自動化するコーディングエージェントを実装します。扱う技術は TypeScript と Bun を中心にし、 GitHub への統合までを扱います。
ここでは、エージェントの動作原理、つまり思考のしくみを自ら実装し、挙動の予測と制御、目的に合わせたカスタマイズを扱います。
実装する AI エージェントは、筆者が「 Nano Code 」と名付けたものです。 LLM API との接続、ファイルやコマンドを扱うツール、思考ループ、 Git 操作、実用環境への統合といったレイヤーを章ごとに積み上げ、最終的に実用的な自動化まで進みます。章を追って段階的に構築し、コーディングエージェントとして機能する流れを整理します。
対象読者は、 TypeScript でアプリケーションやコマンドラインツールを作った経験があり、 AI エージェント開発や LLM 活用に関心があるエンジニアです。 TypeScript と LLM を軸に、 AI 時代のエンジニアリングの実践手法を解説します。

LLM (大規模言語モデル) を呼び出すだけではなく、ツールを選択し、外部システムと連携しながら目的を達成する「エージェント」をどう設計し実装するかに踏み込んだ書籍です。著者の laiso 氏は TypeScript を主言語に据え、プロンプトの組み立てからツール呼び出しの制御フロー、 Model Context Protocol (MCP) との接続まで、実際に動くコードとともに解説します。

Python 中心に語られがちな LLM エンジニアリングの分野で、 TypeScript の型安全性を活かしながらエージェントを構築するアプローチを示している点が特徴です。「チャットボットは作れるが、自律的にタスクを遂行するシステムへの拡張がわからない」というエンジニアが、概念と実装の両面でギャップを埋めるのに向いています。

AI エージェントの設計パターンは移り変わりが速い領域ですが、本書が扱う「ツール利用」「計画と実行の分離」「コンテキスト管理」といった骨格は、フレームワークが変わっても通用する考え方です。 TypeScript で Web アプリケーションを書いてきた人が、 LLM を組み込んだシステムへ踏み出す橋渡しになります。