有効なAIエージェントの構築方法

AIエージェントに投資する前に、このAnthropicの報告書を読んでください

この研究の包括的な分析を以下に示す。

私たちが日常的に使用する自動化のほとんどは、わずか数つのLLMとAPIで簡単に実行できることが多い。

これは、Anthropicも伝えようとしていることである。

この研究では、AIエージェントとは何か、いつもエージェントを構築する必要はない理由を説明している。

📌 私たちは最近、Googleの白書を取り上げ、GoogleのAIエージェントのビジョンを分析した。

GoogleとAnthropicの両方の論文を読んだ後、Googleの論文はAIエージェントの「何であるか」に焦点を当てていたことがわかる。

一方、Anthropicの論文は、AIエージェントを使用する「理由」と「時機」に重点を置いている。

以下は、研究の要約である。

📌 エージェント vs. ワークフロー：エージェントは、LLMがプロセスとツールの使用を自分で制御するダイナミックなシステムであるのに対し、ワークフローは定義されたパスに従う。エージェントは、柔軟性と意思決定が重要な場合に優れる。

📌 AIエージェントの核心部分：

拡張LLM
拡張LLMが使用するツール
環境
メモリ

📌 エージェントの重要なワークフロー：

プロンプト・チェイニング：タスクを順序的なステップに分割して精度を高める。
ルーティング：入力を専門タスクに導くことでパフォーマンスを向上させる。
並列化：タスクを同時に実行して速度や多様な出力を得る。
オーケストレーター・ワーカー：中央のLLMがワーカーLLMにタスクを割り当てる。
評価者・オプティマイザー：複数のプロセスによる反復的な改良により、精度の高い結果を得る。

📌 エージェントを使用する時：

エージェントを使用する必要は常にない。自動化は、N8Nやその他の商用ツールなどの自動化ワークフロー・ツールを使用して簡単に実行できることが多い。

以下は、エージェントを使用するべき問題である。

柔軟性が必要なオープンな問題。
複雑さに応じて意思決定が拡大するタスク。
信頼できる自律性と明確なフィードバック・ループを持つ環境。

📌 Anthropicが提示したいくつかのフレームワーク：

LangGraph（LangChain）
Amazon BedrockのAIエージェント・フレームワーク
RivetとVellumによるGUIベースのワークフロー構築

💡 主な結論：

成功とは、最も複雑なシステムを構築することではなく、適切なシステムを構築することである。
簡単なシステムから始め、パフォーマンスを測定し、成果が実際に改善される場合にのみ複雑性を追加する。
時々、エージェントの核心的な側面を理解せずに、複数のフレームワークからコードを重複して積み上げることがあり、冗長なコードが生成される。
したがって、この研究は、ビジネス向けのAIエージェントを構築しようとしている人々に、より多くの明確性をもたらすことを目的としている。

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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