株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250618 Podcast By cover art

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 関連リンク Building Effective AI Agents Anthropicは、LLM（大規模言語モデル）エージェント構築の経験から、効果的なAIエージェントを作るためのヒントを共有しています。多くの成功事例では、複雑なフレームワークよりも、シンプルで組み合わせやすいパターンが使われていることが分かりました。 エージェント的システムとは 「エージェント」には様々な定義がありますが、AnthropicではLLMとツールを組み合わせたシステム全体を「Agentic systems（エージェント的システム）」と呼んでいます。その中で、特に重要な2つのタイプを区別しています。 Workflows（ワークフロー）: 事前に決められた手順（コードパス）に沿ってLLMとツールを動かすシステムです。Agents（エージェント）: LLM自身がタスクの進め方やツールの使い方を、状況に応じて動的に判断し、制御するシステムです。 エージェントを使うべきケースとそうでないケース LLMアプリケーションを作る際は、まず最もシンプルな方法から試し、本当に必要になった場合にだけ複雑なシステムを導入することが推奨されます。エージェント的システムは、より良いタスク性能を目指す一方で、処理が遅くなったり、コストがかさんだりするトレードオフがあるため、そのバランスを考える必要があります。 ワークフローは、手順が明確で、予測可能で安定した動作が必要なタスクに適しています。エージェントは、タスクが複雑で、柔軟性やLLM自身が判断を下す能力が大規模に求められる場合に有効です。 しかし、多くのケースでは、LLMへの一度の問い合わせを最適化するだけで十分な結果が得られることもあります。 フレームワークの活用について LangGraphやAmazon BedrockのAI Agentフレームワークなど、エージェントシステムの開発を助けるツールが多数存在します。これらは、LLMの呼び出しやツールの定義、処理の連携といった基本的な作業を簡単にしてくれます。 一方で、フレームワークを使うと、抽象化の層が増えることで、内部のプロンプトやLLMの応答が見えにくくなり、デバッグが難しくなることがあります。また、シンプルな方法で済む場合でも、不必要に複雑なシステムを作り上げてしまう誘惑に駆られることもあります。 Anthropicは、まずLLMのAPIを直接使ってみることを推奨しています。多くのパターンは簡単なコードで実現できます。もしフレームワークを使う場合は、その内部の仕組みをしっかりと理解しておくことが重要です。 まとめと開発の原則 LLMを使った開発において最も大切なのは、凝ったシステムを作ることではなく、自分のニーズに「最適なシステム」を構築することです。まずはシンプルなプロンプトから始め、性能を評価しながら改善を進め、もしシンプルな解決策では対応できない場合にのみ、より複雑な多段階エージェントシステムを導入しましょう。 エージェントを開発する際には、以下の3つの重要な原則を意識することが推奨されています。 シンプルさ: エージェントの設計は、できるだけ簡潔に保つことが成功の鍵です。透明性: エージェントが次に何をしようとしているか、その計画のプロセスを明確に示せるようにしましょう。注意深いACI (Agent-Computer Interface) 設計: エージェントが使うツールの使い方や役割を丁寧に文書化し、入念にテストすることで、エージェントとコンピューターの間の連携を最適化しましょう。 フレームワークは開発のスタートを加速させますが、システムを本番環境で運用する際には、抽象化を減らして、基本的なコンポーネントで構築することも検討してください。これらの原則に従うことで、強力であると同時に信頼性が高く、メンテナンスしやすいエージェントを作り出すことができるでしょう。 引用元: https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents How to think about agent frameworks AIの進化により「AIエージェント」が注目されていますが、実用的なエージェントシステムを開発するのは簡単ではありません。この記事では、信頼性の高いエージェントを構築するための考え方と、フレームワークの選び方について解説しています。 1. AIエージェントと...
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