ID:78769さん

# 一言で言うと **LLMを「使う」段階から、「AIエージェントを設計・運用できる」段階へ。あわせて、それを支えるバックエンド／クラウド設計の地力を一段引き上げたい。** --- # 具体的に身につけたい技術 ## 1. AIエージェント／LLMアプリケーション開発の深化 現職でも複数のLLMや音声API、Langfuseを使ったプロダクト開発に携わっていますが、いまは「プロンプトを書いてAPIを叩く」レベルにとどまっている部分が多いと感じています。今後は、**複数ステップの推論を伴うエージェント設計、ツールオーケストレーション、コンテキスト設計、RAG、評価（Eval）フレームワーク、ガードレール・安全設計**といった、AIを「プロダクトとして信頼できる品質で動かす」ための技術を体系的に身につけたいです。AI応答の遅延改善やシナリオ設計で得た知見を、より再現性のある設計力に昇華させたいと考えています。 ## 2. Go ＋ クラウドアーキテクチャ設計（AWS） これまで Node.js / Python を中心に実装してきましたが、バックエンドエンジニアとしての専門性をもう一段上げるために、**Go と、AWS上でのスケーラブルなアーキテクチャ設計**を強化したいです。単に動くものを作るだけでなく、可観測性（メトリクス・トレーシング・ロギング）、障害時の挙動、コストとレイテンシのトレードオフまで含めて設計・判断できるエンジニアを目指しています。 ## 3. AIを「開発プロセスそのもの」に組み込む技術 コードを書く力以上に、**AIを使い倒して速く試し、検証し、ダメなら捨てる**力が重要になってきていると感じています。ローカルLLMやコーディングエージェントの活用も含め、Discovery（課題発見）や検証のサイクルをAIで仕組み化する技術を、エンジニアの強みとして磨いていきたいです。 --- # なぜこれらを身につけたいのか コードを書くこと自体がAIによって急速にコモディティ化するなかで、エンジニアの価値の重心は「正確に実装する力」から「何を・どう作るべきかを判断し、AIを含む複雑なシステムを設計・統制できる力」に移っていると考えています。現在のプロダクトがまさにAIを中核に据えていることもあり、**AIエージェント領域の設計力と、それを支えるバックエンド／クラウドの地力**を両輪で伸ばすことが、目指すProduct Engineer像に最も直結すると判断しています。