AIエージェントの3層アーキテクチャ図解

全体像

見かた

Perception で "理解できる形式" に変換 → Reasoning で計画 → Action で外部ツールを叩く。
1 ループ完了ごとに必要なら再度 Perception に戻り、連続タスクをこなします。

👁️

1. Perception入力層

項目	役割	代表ライブラリ
プリプロセッサ	文書クレンジング・正規化	langchain.text_splitter
Tokenizer / Embedder	テキスト → トークン or ベクトル	OpenAI Embeddings, SentenceTransformers
メモリ／コンテキスト	過去会話・RAG ドキュメント保持	langchain.memory, pgvector

ポイント

ゴミ入力はゴミ出力（GIGO）。正規化＆RAG で情報を"整えて"渡すとハルシネ減。
ベクトル検索の k は 3〜5 件がベター：多すぎると推論が散漫に。

🧠

2. Reasoning推論層

コンポーネント	役割
LLM	意味理解・推論・生成
Planner	どのツールをどう順番で使うか決定
メモリ / CoT	中間思考を外に出して一貫性を担保

LangChain 例

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
agent = initialize_agent([search_tool, calc_tool], llm,
                       agent_type="chat-zero-shot-react-description")
agent("来週の東京の天気と平均気温を教えて")

ポイント

Chain-of-Thought を有効に → "Step-by-step" 指示で精度向上。
Planner ≠ LLM 本体に分けるとルールベースの条件分岐も簡単。

🚀

3. Action実行層

ツール種別	例	ライブラリ
API 呼び出し	Salesforce / Slack / Weather	requests, langchain.tools.APITool
DB / VectorStore	Postgres / Redis	psycopg2, redis-py
外部プログラム	Python 関数・Shell Cmd	subprocess, LangChain PythonREPL
RPA	UIPath / Playwright 操作	UIPath SDK, Playwright Python

ポイント

idempotent（再実行安全）なツール設計に。
ツール実行ログは監査ログとして永続化 → ガバナンス対応可。

4. 最小構成で動かすレシピ

from langchain import OpenAI
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.agents import initialize_agent, Tool

memory = ConversationBufferMemory()
tools  = [search_tool, email_draft_tool]

llm    = OpenAI(temperature=0)
agent  = initialize_agent(tools, llm, memory=memory,
                          agent_type="chat-zero-shot-react-description")

agent("顧客ID 512 の質問に回答メールを作って")

Perception: search_tool が社内 KB ベクトル検索
Reasoning: "検索→要約→メールテンプレ" と計画
Action: email_draft_tool が下書きを作成 → 人間が承認

5. よくある質問

どこまで自律させる？	まずは "提案 → 人が承認" の半自動。KPI 安定後に自動実行域を拡大。
複数エージェントの利点？	役割分担で責務を明確化（例：Planner / Critic / Executor）。故障点を局所化できる。
安全対策は？	ガードレール層で RateLimit・ContentFilter・Auth。全アクションを監査ログへ。

6. まとめ

Perception＝"取り込み整える"、Reasoning＝"考える／計画"、Action＝"動く"
まずは小スコープで 1 ループを実装し、ガードレール＋評価指標を整備
成熟したらマルチエージェント化・自動改善を段階的に導入しよう

AIインフォグラフィックス集

AI Infographics Collection

1. Perception入力層

2. Reasoning推論層

3. Action実行層