AIエージェントを使用した構築のベストプラクティス

今週、Anthropicは、AIエージェントを使用して構築するためのベストプラクティスに関する優れたブログ投稿を公開しました。

今週、AnthropicはAIエージェントを使用して構築するためのベストプラクティスに関する優れたブログ記事を公開しました。これらの記事で推奨されているエージェントフレームワークへの過度の依存に反対する意見には、私も強く同意します。エージェントフレームワークは、API呼び出し、ツールの連携、レスポンスの解析などのタスクを簡素化することができますが、多くの場合、不要な抽象化を導入します。

これにより、デバッグが困難になり、シンプルな解決策で十分な場合でも、不要な複雑さが生じます。最初は、迅速に進んでいるように感じますが、すぐにあなたは自分の問題を彼らの仮定と抽象化に当てはめようとします。ほとんどの場合、このアプローチは、解決策をより脆弱で複雑にすることになります。

別の重要な課題は、「エージェント」ソフトウェアが従来のワークフローソフトウェアと根本的に異なることです。現在、最も良い方法でそれらを構築する方法については合意が見られず、この分野のフレームワークは急速に進化しています。彼らに大きく依存することは、流動する砂の上に建物を建てるようなものです。

私の経験では、エージェントのためのソフトウェア設計を真正に理解するには、スクラッチから構築し、再構築することが最も良い方法であることが多いです。これにより、あなたは次の点について、意図的に決定することができます。

• あなたのニーズに合った抽象化

• エージェント間の同期とオーケストレーション

• 各モジュールの入力と出力

• ヒューマン・イン・ザ・ループのパターン

必要に応じて、直接API呼び出しから始めて、慎重に抽象化のレイヤーを追加することが、私にとってはよく機能しています。

もしフレームワークを使用する場合は、Anthropicのアドバイスは依然として的を射ています。つまり、下層で何が起こっているかを深く理解することを確認する必要があります。

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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