ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）の進化により、AI技術は私たちの生活やビジネスに不可欠な存在となりつつあります。なかでも、人間のように自律的にタスクを遂行し、ビジネス課題の解決を可能にする「AIエージェント」が近年、大きな注目を集めています。本連載では、AIエージェントの基本概念から開発実践知、そして将来性までを全4回で徹底解説します。第3回は「AIエージェントの内部構造」をテーマに、コーディングエージェントを例に挙げ、長時間にわたる複雑なタスクを完遂させるための基盤技術「エージェントハーネス」について深掘りします。LangChainが公開する「DeepAgents」の構造と筆者の開発経験に基づいた実践的なカスタマイズ手法を詳しく解説します。

　生成AIの普及により、コードの生産「量」は爆発的に増加した。しかしその反面、可読性の低下や潜在的な脆弱性が生み出され、最終的な品質を担保するシニアエンジニアのレビュー負担が急増している。この新たなボトルネックに、開発現場はどう対処すべきか。本セッションでは、CodeRabbitデベロッパーアドボケイトを務める中津川篤司氏が登壇。AIコードレビューツールの技術的アプローチと、企業事例から見えた導入成果、AI時代におけるレビューのあり方を解説した。