Claude Cookbook: エージェントからRAG・マルチモーダル・運用まで

 (platform.claude.com)
1 ポイント 投稿者 GN⁺ 3 시간 전 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • Claudeアプリケーションを実装する実践ガイドとサンプルを集め、エージェント構築からRAG・ツール利用・マルチモーダル・評価まで幅広く扱う
  • Claude Agent SDK・Managed Agentsのサンプルには、マルチエージェントのオーケストレーション、セッション管理、デプロイ、障害対応、脆弱性検出、ユーザーメモリなどの運用パターンが含まれる
  • 長時間実行エージェント向けに、メモリ・コンテキスト圧縮、プログラム方式のツール呼び出し、埋め込みベースのツール検索、非同期サブエージェント手法を提供する
  • RAG、SQL生成、ナレッジグラフ、文書要約、画像・音声処理だけでなく、評価・コスト・可観測性・ガードレールまで実装例で確認できる
  • Docker・Modal・Kubernetesへのデプロイ、プロンプトのバージョン管理とロールバック、人による承認、コスト分析まで網羅し、開発と本番運用全般に活用できる

エージェント評価とガードレール

マルチエージェントとワークフローパターン

Claude Agent SDK

Claude Managed Agents

メモリとコンテキスト管理

ツール利用と外部連携

検索・RAG・知識処理

マルチモーダル・音声・文書

応答・推論・プロンプト

Skillsと業務アプリケーション

LlamaIndexエージェントパターンとコミュニティ貢献

  • ReActエージェント: LlamaIndexでツールベースの推論と行動ワークフローを行うReActエージェントを構築
  • 新しいCookbookアイデアに向けたコミュニティ貢献を受け付けており、貢献ガイドを提供

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1件のコメント

 
GN⁺ 3 시간 전
Hacker News のコメント

  • 正直なところ、ほとんどすべてのAI活用法の資料は意味がないように見える。やり方はAIに直接聞けばいいし、AIの活用法ならハーネスに組み込むか、些細な機能であればAnthropic/OpenAIが実装してくれるのを待てばいい
    エージェントワークフロー、メモリ管理、ハーネスエンジニアリングのようなものも、大半は見せかけに感じる

    • 2023年にはプロンプトエンジニアリングが新しいソフトウェアエンジニアリングになると言われ、CoTやReActなどを熱心に学んだが、2024年にはその大半が推論モデルとハーネスのアップデートで不要になった
      最新のAI手法やフレームワークも3カ月周期で吸収されたり置き換えられたりするので、投資する価値は小さく見える
    • モデルの能力が高まるにつれて周辺ツールを自ら吸収していくため、こうしたツールの賞味期限はあまりにも短い。すでに同じパターンを何度も目にしてきた
    • Vercelは、ツール呼び出しよりも明確な指示を含む単一のMarkdownファイルのほうが効果的な場合があり、圧縮インデックスを活用する方法も紹介していた。自分もツール呼び出しを完成させようと何時間も費やしたが似たような結果になり、それ以降はClaude.md、Agents.md、必要ならProject.mdだけを使っている
    • LLMはハーネス内で別のLLMを活用する能力がひどく低いように見える。任せておくと.mdファイルにあらゆる内容を入れてコンテキストを汚染することもある
      結局LLMにこうした資料を検索させる必要があるので、人間よりもLLM向けの資料なのかもしれない
    • みんながMCPを持ち上げる頃には、skillsがより効率的な代替になっており、攻撃的なコンテキスト管理も長いコンテキストウィンドウとエージェント機能のおかげで重要性が下がっていた。優れた手法なら次のバージョンに組み込まれる可能性が高い
      だから本当に必要でなければプラグインとMCPは避け、充実したプロンプトを使っている。そのおかげで、古くなった最適化をLLMに強制して進歩を妨げることを避けられた

  • フロントエンド美学プロンプティングのビフォー・アフター画像は笑ってしまうほどだ。このskillが本当にデザインを改善したのか、誰も確認していないように見える

    • 示された結果はすべて改善ではなく劣化に見える
    • 多くのガイドが典型的なLLM式カーゴカルトのようにフロントエンドデザインskillをやみくもに勧めているが、実際の内容は人々が思っているものとは違う
    • 美学を適用したサイトが2000年代初頭のキーゲンのように見え、あとはテクノ音楽を足せばよさそうだ
    • 実際、かなり気まずい結果だ。事実上「黒い背景とひどく横幅の広いフォントを使え」と言っている程度だ
    • 効果があるという印象を作るために、ビフォー・アフターの差を最大化した例を選んだのか気になる。個人的には、すべての例で適用前のデザインのほうが良い

  • フロントエンド美学プロンプティングの結果は、適用前は平凡で、適用後はグラデーションが追加された平凡さだ

    • いくつかの例は適用前のほうが良く、実際に改善されたと言えるのはブログの例だけだ
    • むしろ美学を適用していないバージョンのほうが好みだ
    • AIがデザインしたページにありがちな特徴である大文字ラベルも追加されている

  • 家でMatt Pocockのskillsを使っているが、かなり優れている。自動呼び出しではなくユーザーが手動で呼び出すように設計されているため、存在するだけでコンテキストを大きく消費しない
    プログラマーを最終結果から排除するのではなく、結果についてより深く考えるよう促してくれる。grill skillsは実際の要件を明確にし、prototype skillは実際に体験しないと難しい判断を下せない部分を探るのに役立つ

  • OpenAI Cookbookも有用だ。他のAI研究所もGitHubやHugging Faceで例やクックブックをよく公開しているので、継続的に見ておく価値がある

  • コーディングエージェントはバックエンドよりフロントエンドでバグが多く、壊れていたり不完全だったり不自然だったりする機能をはるかに頻繁に出してくる。2つの領域の検証可能性の違いが原因に見え、基本的なテストスイートだけでは不十分だ
    Garry Tanのgstackのようなアプローチは適切に見えるが、導入するほど成熟しているのかは分からない。Gemini 3.5 Flashがフロントエンド作業でOpusやGPT-5.5より優れているという評価もあるが、マルチモーダル能力やChromeの理解度によるものなのか、実際のユーザー評価が気になる

    • ClaudeのFront End Design skillのようにエージェントと組み合わせた選択肢もあり得るが、自分では使ったことがない。Magic Patternsは、機能と制約を理解しているエージェントが操作すると、初期プロトタイプ生成に特に優れている
      創造的な結果を得るには積極的に要求する必要があるが、標準的なフロントエンドデザインには良い。ただし、任意の機能追加や修正ではなく、アイデアを試す用途にだけ使っている
    • エージェントは複雑な非同期状態更新をコンテキストに表現しにくいため、うまく扱えない。一方で、複雑なコンポーネントを独立して作ったり、アニメーションのように結合度の低い機能を実装したりするのには悪くない

  • LLMでそれらしく実際に調理可能なレシピを作る本物の料理本のことかと思ったが、まだそういう段階ではないようだ

    • 1年以上、月に何度かLLMの助けを借りて料理してきたが、10回中9回はうまくいった。モデルの重みに含まれる平均的なレシピもおおむね堅実で、「材料Xがない」や「ベジタリアン向けに変えて」といった材料の代替にも優れている
      レシピをもらった後に「もっとおいしくして」と1、2回頼んで結果を見るのも楽しい
    • ChatGPTでイタリア料理を学んでいるが、何度か試行錯誤はあったものの、驚くほどうまく機能している
    • 今年Geminiと何度か料理してみたが、予想以上に素晴らしかった。「パントリーにこういう材料があって、ケト食にしたい」と伝えたうえで、会話で候補を絞り込むこともできる
    • 自分もデジタル食事計画ツールを期待していた

  • Claudeでレシピを生成する新製品なのかと思った

    • Claudeプロジェクトをレシピに活用しているが、メニューを提案し、パントリーにある材料に合わせてレシピを調整するのに優れているので、自分もそういう製品を期待していた
    • 実際、そういう用途にも使える

  • クックブック適用前後のデザインは、どちらもバイブコーディングで作ったように見える。正確な原因を指摘できるほどデザイナーではないが、Claudeが使うスタイルの幅はやや限られているようだ
    必要な変更点をもっと具体的に指定すれば、こうした傾向を抑えられるかもしれない

  • UIは少なくとも一度はレビューすべきだった。簡単な表の間隔すらまともに揃えられていない