AIエージェントを作っていたら、 暫定SREになっていた件:Sapporo.sre #0

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September 24, 26

スライド概要

PoCから一気通貫で開発する中でロールが開発からインフラに寄っていく中で、偶発的にSREのエンゲージメントモデルの一つであるアーリーエンゲージメントの実践に繋がっていたということに定義して、自分の職能アイデンティティを得体のしれない何でも屋から無理やりSREに紐付けた話。

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札幌市在住のアプリケーションエンジニアです。Azureとアプリケーション開発についての勉強会スライドを公開しております。 内容は個人活動によるもので、所属組織や公式見解ではありません。 内容についてのご指摘等ございましたら、twitterなどでご連絡いただけると幸いです。 bio: application developer, Java, python, typescript. concern at agentic app and Local LLM. opinion is on my own.

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各ページのテキスト
1.

AIエージェントを作っていたら、 暫定SREになっていた件 自分のロールを見失った男が逃げ込んだ先 株式会社 エーピーコミュニケーションズ 大久保直紀 2026 年 9 月 18 日

2.

プロジェクト ある企業のエージェント基盤開発にてPoCから一人で開 発要員として入った 関わり方 ● 背景/ポイント PoC:開発、構築を単独で回しながら、企画にも 入る ● 体制拡大:全体設計、コードレビューとインフラ ポイント アーリーエンゲージメントモデルの存在する 開発者がPoCから入ると偶発的に発生する

3.

私はSREではない バックエンド開発者 ● Java x 金融からスタート ● フロント、バックエンド、 インフラは多少触れる ● 要求整理かデリバリーまで 会議の番人 ● 前提条件チェッカー ● 合意形成ポイント投下 ● 空気を読まずに場を呼んで 一言 は対応可能 ● 新規開発によく回される ● エンプラ傭兵おじさん

4.

どんなAIエージェント作る話? よくあるRAGを使ったアプリ ● フリーフォームでリクエストが送信 ● ユーザーのリクエストに合わせたエージェントの選択 ● エージェントはプロンプト、API/データソースを用いて推論 ● 回答はストリーム形式 ● to BのSaaSの拡張だと思ってください

5.

エージェント基盤の特徴

6.

コンポーネントレベル:ありそうな基盤 New データソース API MCP 既存のリソース エージェント基盤 ゲートウェイ基盤 x データ基盤

7.

Azure版: ありそうなクラウドリソース群

8.

FE/BE/インフラの結びつきが強い 他にはGenerativeUIみ たいな、バックエンド 例)ストリームによる回答UX やLLM起点のUI問題も ある。 ● SSEでバックエンドを呼び出す ● ブラウザ更新かけるとSSEエンドポイントの処理も落ちる ● SSEのエンドポイント、エージェントの実行部はサービス分離が 必要 ● レジュームもしたいなら、Pub/Subを入れる

9.

フルスタック性が 求められる

10.

AIエージェントの開発作業

11.

PoCから本番開発までのSREっぽい作業 ・システム要求・要件定義 ・LangGraph/FastAPIの ・コードレビュー ボイラープレート持ち込み ・VMへのCI/CD ・コーディングエージェント 備 PoC/検証 ・インフラ設計・構築 整 ・リリース周り トライアル 本番開発 ローンチ 機能追加 ・LLM Ops整備 ・Codex/Skills整備 ・ユーザー向けインフラへ更新 ・アプリSSO化など トライアルからの移行中

12.

PoC/検証:事業企画・内部向け 取り組み 内容 目的 にVMで開発環境の継 Application boilerplateによ FastAPI/LangGraphのボイラープレ ・すぐ動くものを作る ートを持ち込んだ。 ・設計の土台を固める 続性を維持 る開発 Azure VMにホストし、CI/CD構築、 ・開発に注力する 予算がない中でも サーバレスには行かず VM, CI/CD 固定IPからのアクセス coding agent/環 Continue、Codex ・生産性の向上 境整備 開発環境全般整備 ・SaaS契約がプロパーしかでき ないので docker compose/make compose.yml/makeの整備で ・後続のメンバーが知識レスでロ ーカル開発

13.

トライアル:限定ユーザー向け 限定されたユーザーに 取り組み 向けた、SSO経由で の公開と利用データの 検証が開始 LLM Ops 内容 目的 LLM Opsの基盤にArize Phoenix フィードバック集計 を選択した。構成が軽くdocker チューニング composeにも追加した。 SSO Enterprise Application oauth2proxy ユーザー開放 Skill整備 CodexのEntraID対応 開発・運用作業の定型化/効率 Skill整備(issue/トレースチェッ 化 ク/評価) Helm化 アプリや評価基盤、CDなどのIaC 運用作業の定型化/効率化 化 可搬性

14.

本番開発:ユーザー/運用向け 取り組み 内容 目的 システム要求・要 要求分析、要件定義をゼロベース 他部署と合意できた コーディングから 要件、インフラとスキト 件定義 から作成 クライアントへのスキトラ ラが中心 コードレビュー 拡張ポイントや難所の設計案をデ クライアント希望、スキトラ 体制が拡大 ィスカッション、インフラが壊れ ない程度に インフラ/パイプ IaCやActionsを実装しつつ、リソ スキトラ、早期ガードレール構 ライン構築 ースグループ単位で他のメンバー 築 にオーナーシップ持たせて作らせ てる。

15.

自分のロールが わからない

16.

自分のロールがわからない FDE的に見える ● デリバリーまでの抽象から具 体までの課題解決 SRE的に見える ● ボイラープレート、CI/CD などのSRE的な開発手法 ● 指示に従わずに指針を出す側 だった ● コードベースを持ち込み ● システムコンサル的な動き

17.

アーリーエンゲージメントモデル SRE本 32.5『単純PRRモデル ローンチ前からの関与 早期離脱 の進化系:早期エン ゲージメント』 ● 全体設計への関与 ● オンボーディング ● 構築と実装 ● ローンチ周りの実装・支援 ● ローンチ時点で信頼性が担 保されてれば離脱 ● ローンチ時点でのエンゲー ジメント解消は評価 ● アセット化して回していく

18.

やってきたことじゃん 俺、これ目指そう

19.

職能アイデンティを失った男はSRE 方面を目指すのであった