## 概要

### この演習の背景

Manus や TiDB Cloud（TiDB Cloud Branching の情報を含む）についての背景は、以下のリソースをご参照ください。

- [Manus がいかにして TiDB でデータ基盤をスケールしバイラル成長を実現したか](https://www.pingcap.com/case-study/manus-agentic-ai-database-tidb/)
- [Manus 1.5 が TiDB Cloud を活用してエージェントによる本格的なアプリ配信を実現する方法](https://www.pingcap.com/blog/how-manus-1-5-uses-tidb-x-to-let-agents-ship-full-stack-apps-at-scale/)
- [Agentic AI at Scale: Manus が2週間で TiDB へ移行した理由と手法（動画）](https://www.youtube.com/watch?v=PP4Ht_JWA7k)

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> [!IMPORTANT]
> 演習を開始する前に、必ず以下の情報をお読みください。
> + この演習は Chrome ブラウザのみ対応しています。
> + この演習では、必要なモデルを呼び出すために Amazon Bedrock への一時的なアクセス権が付与されます。演習資料に記載されている使用ガイドラインを厳守し、このアクセスを他の文脈で使用することは控えてください。Amazon Bedrock 権限の誤用により経済的損失が生じた場合、ユーザーに法的責任を問う権利を留保します。
> - この演習では、TiDB Cloud の **Branching** 機能（現在プレビュー中）を利用します。
> - MySQL でのアプリケーション開発やデプロイの経験があり、TiDB は初めてという方は、まず [Introduction to TiDB Cloud Starter](/labs/demo_203) ラボに取り組むことをおすすめします。先にこのラボを完了しておくことで、本演習をより深く理解できます。

多くの Agentic AI の実プロダクトでは、Agent が同じデータに対して複数のアプローチを同時に試す必要があります。たとえば、異なるデータベース Schema 設計、異なる SQL 生成戦略、異なるデータクリーニング規則などです。すべての試行を 1 つのデータベースに直接適用すると、すぐに次の問題が発生します。

- **簡単に元に戻せない**：誤った DDL 文やデータの変更により環境が壊れ、以降の検証に支障をきたすことがあります。
- **公平な比較が困難**：複数の案が互いに干渉し、同一の基準線で比較・取捨選択しにくくなります。

本実験では TiDB Cloud Branching を用い、データベースを Agent の **分岐可能なワークスペース**として扱います。1 つの基準線から複数のBranchを並行に進め、比較・検証したうえで最適なBranchから継続して進化させます。

本実験で学べることは以下のとおりです。

- Manus のプロダクト素材を起点に、Agent ワークフローにおける **データベースBranch**の位置付けを理解します。
- TiDB Cloud Branching の概要と、コンソールでの手動ブランチ作成方法を学びます。
- Text2SQL シナリオで **Amazon Strands Agents** + **Jupyter Notebook** を用いて Agent を駆動します。
  - Todo アプリの保存方式を 3 つ並行生成（方式ごとに 1 ブランチ）
  - 1 つを基準線として選択し、`users` テーブルとリレーションを追加してさらに進化（選択した基準線から再Branch）
- 論文を通じて、なぜ **Branch型の探索**が Agentic AI システムにとって重要なのかを理解します。

### 演習の始め方

- 左ナビゲーションの **「引き換え」** ボタンが表示された場合は、先にそれをクリックして演習クレジットでこの演習を取得してください。または、右上のプロフィールメニューからインストラクターが提供した演習コードを入力して取得することもできます。
- 左ナビゲーションで **「演習リージョン」** のドロップダウンをクリックし、ご希望のクラウドプロバイダーとリージョンを選択してください。インストラクターの指示がある場合はそれに従ってください。
- **「権限付与」** をクリックし、このハンズオン演習用の個人の TiDB Cloud 組織とプロジェクトを選択します。プロダクション環境は選択しないでください。
- **「Starter クラスタを選択」** セクションでは、**「新しいクラスタを作成」** を選択して新しいクラスタを作成するか、既存の緑色のサムズアップアイコンでマークされた非プロダクションのクラスタ（この演習で選択したリージョンと同じリージョンであることを示します）を選択できます。例:

  ![select-starter-cluster-ja.jpg 40%](https://lab-static.pingcap.com/images/2025/12/2/4fe608fed6accd0db88feab9ba87b2a4c6b7162d.jpg)

- **「開始」** をクリックして演習環境を起動します。
  - TiDB Labs は、選択したリージョンの Ubuntu 仮想マシンを割り当てます。このマシンから TiDB Cloud Starter クラスタへアクセスできます。
  - **「新しいクラスタを作成」** を選択した場合は、ご自身の TiDB Cloud アカウントの下に新しい無料の TiDB Cloud Starter クラスタが作成されます。
  - 環境の準備ができたら、下部の **「次のモジュール」** をクリックして、演習ガイドに沿ってステップバイステップで演習を進めてください。