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1. AIエージェントとは？

💬 定義（シンプル版）
観測→思考→行動 を自律的にループできるソフトウェア。
観測
外部入力を取得
👁️
→
思考
LLMで判断
🧠
→
行動
ツール実行
🔧
🔄
👁️ 観測 (Perception)
外部入力（テキスト, API, センサー）を取得
🧠 思考 (Reasoning)
LLM やルールで判断・計画を立てる
🔧 行動 (Action)
ツール実行、API 呼び出し、ユーザ返答
🔄

3. 3層アーキテクチャの全体像

Input
チャット / API
📝
⬇️
Perception
Tokenizer / Embedder
👁️
Reasoning
LLM / ルール / プランナー
🧠
Action
ツール呼び出し / DB 更新
🔧
Output
テキスト / タスク実行
📊
🔄
Loop
👁️ Perception
テキスト→ベクトル化、画像→特徴量抽出など
🧠 Reasoning
LLM + プラグインで「どのツールを使うか」計画
▶️ Action
Python 関数・REST API・RPA Bot などを実行
📋

5. 小さく作って動かす5ステップ

1
ユースケースを絞る
💡 例：Salesforce チケット自動返信ドラフト
2
ツール一覧を定義
🔍 検索 🗄️ RAG ✉️ メール送信API など
3
ベースプロンプト設計
👤 Role 🎯 Goal 📄 Output Format を明記
4
LangChain Agentで試作
Python
from langchain.agents import initialize_agent, Tool from langchain.chat_models import ChatOpenAI tools = [search_tool, rag_tool, email_tool] llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini") agent = initialize_agent(tools, llm, agent_type="chat-zero-shot-react-description") agent("顧客ID 123 の問い合わせに返信案を作成")
5
評価 & ガードレール追加
🛡️ ハルシネ率・ツール誤使用チェック → フィルタ or 手動レビュー
🏆

6. 成功させるコツ

観点 ベストプラクティス
スコープ まず "メール下書き" など 1 タスクに限定
データ接続 社内 DB/RAG で最新情報を与えハルシネ抑制
監査ログ 全プロンプト・出力・ツール実行を保存
人間の関与 Approval Loop を設け誤操作を防ぐ
✅

まとめ

AIエージェントは「観測→思考→行動」を自律ループする仕組み。
まずは 目的を絞り、ツールを安全に呼び出す ガードレールと 人間の最終確認 を入れた MVP から始めるのが成功への近道です。
🚀
さっそく試してみよう！
👥

2. 人間 vs. AIエージェント — タスク分担

フェーズ 人間担当 AIエージェント担当
目的設定 🎯 KPI を決める
✅ 成果判定 		—
情報収集 ⌨️ 必要データを入力
📋 確認 		🗄️ 社内 DB から Query
🔍 Web 検索 (RAG)
推論・計画 ♟️ 戦略・方針を決定 📄 LLM で要約・選択肢生成
🔧 ツール選定
細部実行 👍 最終承認
⚠️ 例外処理 		✉️ メール下書き作成
🎫 チケット起票・API 呼び出し
レビュー ✏️ 出力をチェック
🔄 修正 		—
(自己改善ログは残す)
💡 ポイント
  • エージェントは "繰り返し・細分化" が得意
  • 目的設定・最終判断は人間 が握るのが現状のベストプラクティス
💻

4. 代表フレームワーク

LangChain Agents
ツール選択・RAG をテンプレで実装
★★☆
CrewAI
複数エージェントにロール分担
★★☆
AutoGen
チャットベースのマルチエージェント協調
★★★
ChatGPT Plugins
SaaS連携プラグインをかんたん登録
★☆☆
⭐

7. 参考リンク集

  • 🔗 LangChain Agents Quickstart
  • 🔗 Microsoft AutoGen Examples
  • 🔗 OpenAI "Function Calling" Cookbook
  • 🔗 MIT 6S897 "Agents for LLMs" 講義資料