{
  "$type": "site.standard.document",
  "bskyPostRef": {
    "cid": "bafyreifvmoriwh7c2xj7vv2vc4ubrb3mdjlxn7lnzufcuuhak44zxchrli",
    "uri": "at://did:plc:hzgu7qyp34ofph3btawzwyw4/app.bsky.feed.post/3mlirj5o7u6c2"
  },
  "coverImage": {
    "$type": "blob",
    "ref": {
      "$link": "bafkreicnrcnbqih5r5iw6zhs7b3mshek7jer2ksw3ckhgo4cjr2gnopj2y"
    },
    "mimeType": "image/png",
    "size": 82172
  },
  "path": "/kanaria007/articles/c74aae44ba99fb",
  "publishedAt": "2026-05-09T10:35:01.000Z",
  "site": "https://zenn.dev",
  "textContent": "このシリーズについて\nこのシリーズは、LLM / AI エージェントを本番業務に入れるときに必要になる設計パターンを整理したものです。\nどれも今日から部分的に実装可能な粒度でパターン化しています。\n中心にあるのは、モデルを賢くする話ではなく、AI の出力が、どの入力に基づき、どの境界を越え、誰に承認され、どの effect を起こし、あとからどう説明・停止・修復できるか、というワークフロー設計です。\nLLM アプリケーションは、最初はチャット欄や補助機能として始まります。\nしかし、業務に近づくほど、次のような問いが避けられなくなります。\n\nAI は何を読めているのか\nどこまでが提案な...",
  "title": "今日からできるAIワークフロー設計シリーズ：LLMアプリを本番業務に入れるための設計パターン集"
}