AIワークフローの分岐・並列・合流・状態遷移をグラフとして設計する手法
AIエージェントの処理をノード・エッジ・状態・分岐・合流として明示するグラフエンジニアリングを、ループやナレッジグラフとの違いから実践方法まで解説します。
AIワークフローを保守可能なグラフにするためのノード分割、状態スキーマ、条件分岐、チェックポイント、経路テストの設計方法を解説します。
複数のAIエージェントをManager、Handoff、Fan-out/Fan-inで連携させる際の責務分割、コンテキスト境界、統合方法を解説します。
複雑なAIワークフローで、実行経路、状態差分、コスト、障害原因を追跡し、チェックポイントから安全に復旧する設計方法を解説します。