では、実際に AI エージェントを定義するものは何でしょうか?

それは本当に外部 API にアクセスできる単なる LLM なのでしょうか?

かなりそうです。 AI エージェントについて話すときは、主に LLM (大規模言語モデル) エージェントのことを指していると言って、空気を晴らしましょう。 ChatGPT のような汎用 LLM を使用することを想像してください。ただし、それを「そのまま」使用するのではなく、その機能を拡張するツールを装備します。

たとえば、ChatGPT に明日の天気について尋ねたとします。 LLM はデータにリアルタイムにアクセスできないため、LLM だけではこれに答えることができません。ただし、日付と場所を入力として受け取り、気象情報を返す API などのツールを提供すると、そのデータを取得して表示できます。これは、外部ツールを利用する LLM の例です。

興味深いのは、これらのツールは、天気予報 API、計算機、さらには複雑なデータベース クエリなど、事実上あらゆるコードにできることです。実際の例としては、エージェントとして機能する ChatGPT Search があります。 Web を検索するタスクを実行すると、専用ツールを使用してクエリを処理し、インターネット結果を返します。

さらに興味深いのは、ツールが別の AI エージェントにもなり得ることです。これにより、エージェントが他のエージェントを再帰的に呼び出し、それぞれが互いの強みを活用する可能性が生まれます。したがって、本当の課題は、これらのエージェント間でタスクを効果的に分散し、エージェント プロジェクト内でシームレスに連携できるようにするアーキテクチャを設計することです。

AI エージェントを構築する場合、どこから始めればよいでしょうか?

ゼロから。少なくとも今のところは。コーディングの多くはライブラリと再利用可能な関数に統合されていますが、AI エージェントの開発はまだ初期段階にあります。

一部のスタートアップは、プロジェクトに統合できるクローズドソース ツールのマーケットプレイスを立ち上げています (例としては AssemblyAI や LangChain のツールセットが挙げられます)。さらに柔軟性が必要な場合には、いつでも GitHub があります。 mkinf のようなプラットフォームは、API 呼び出しだけで統合できるカスタマイズ可能なツールをホストすることで、このギャップを埋めるために介入しています。

フレームワークは何のためにあるのでしょうか?

LangChain や Haystack などのフレームワークは、AI エージェントを効果的に機能させるために必要な複雑なオーケストレーションを簡素化します。それらはすべてをまとめる接着剤のようなものだと考えてください。 AI エージェントを構築するときは、基本的に、ツールへの接続、ワークフローの管理、会話の追跡、さらには複数のエージェントの連結など、複数のタスクをやりくりする必要があるシステムを作成することになります。そこでフレームワークが登場します。

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AI エージェントの未来

AI エージェントは間違いなく魅力的で急速に進化している分野です。これらは、私たちがテクノロジーとどのように対話するかを再定義できるレベルの自律性と適応性を約束します。複雑なワークフローの自動化から、システム間の新しいレベルのコラボレーションの実現まで、可能性は無限のようです。

あなたが好奇心旺盛な開発者であっても、AI エージェントの統合を検討している企業であっても、あるいは単にコンセプトに興味を持っている人であっても、この機会に飛び込むのに最適な時期はありません。この分野はまだ若いため、その将来を形作る機会は幅広くあります。開きます。

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