AIエージェント 作り方：専門家向けの完全ガイド

こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。
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弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。

AIエージェント　作り方に関心をお持ちの方々へ、この記事は専門的な知識を持ちながらも、更なる理解を深めたいと考えているあなたに最適です。AIエージェントの構築は、現代の多くの産業で急速に注目を集めており、その実装方法や最適な活用法に関する知識が求められています。複雑なフレームワークを用いるのではなく、シンプルかつ構成可能なパターンを採用することで、より効果的なAIエージェントの開発が可能であることが成功事例から明らかになっています。

本記事では、顧客との協業や独自のAIエージェント構築から得た知見をもとに、開発者向けに実践的なアドバイスを提供します。さらに、各種ワークフローや構成要素、応用例、そしてツールのプロンプトエンジニアリングに関する詳細な説明を、図表や箇条書きを交えて分かりやすく解説します。

AIエージェントとは

まず、AIエージェントについて知りたいという方は、ぜひこちらの記事を先にご覧ください。
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次に、Manusについて知りたいという方は、ぜひこちらの記事を先にご覧ください。
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エージェントシステムの多様な定義

AIエージェントとは、その定義が多岐にわたる非常に複雑な概念です。リライト元記事に記載されているように、自律的に動作するシステムとして設計されるものや、あらかじめ定義されたワークフローに従って動作するものなど、用途や設計思想によってさまざまな形態があります。これらを総称して「エージェントシステム」と呼び、そのうち大きく分ければ「ワークフロー」と「AIエージェント」に分類されます。ワークフローはLLM（大規模言語モデル）とツールが予め定義されたコードパスで連携し、固定されたタスクを高い予測可能性と一貫性をもって実行する仕組みです。

一方、AIエージェントは、LLMが動的にプロセスやツールの使用を指示することで、柔軟かつ状況に応じた意思決定が可能となります。リライト元記事では、これらのシステムがそれぞれの設計目的と実装上のトレードオフを有している点が詳細に説明されており、実際の運用に際してはタスクの性格や要求される精度、レイテンシ、コストを考慮した選択が求められると記されています。こうした定義の多様性は、特に異なる業界や用途での実装事例から明らかであり、各システムの利点と短所が具体的なユースケースごとに顕在化します。さらに、各方式は今後の技術進化に伴い、より精緻で柔軟な運用が可能になると予想され、システム全体の設計思想や運用パラダイムに大きな影響を与えるとされています。このような背景を踏まえると、エージェントシステムの定義を一義的に決定することは困難ですが、それぞれの特徴を正確に理解することが、最適なシステム設計に不可欠な要素と言えるでしょう。

シンプルなソリューションの選択とトレードオフ

AIエージェント　作り方において非常に重要なポイントのひとつは、シンプルなソリューションを最初に採用し、必要に応じてシステムの複雑さを段階的に増やすというアプローチです。リライト元記事では、タスクのパフォーマンス向上と引き換えにレイテンシやコストが増加するというトレードオフが明確に示されており、固定された問い合わせや定型業務に対しては、あらかじめ定義されたコードパスを有するワークフローが効率的に機能することが強調されています。例えば、カスタマーサポートにおける簡易な問い合わせ処理や、マーケティングコピーの生成など、明瞭なタスクであればシンプルな実装で十分な性能を発揮します。

これに対し、柔軟な対応が求められる複雑な意思決定や、変化する状況に動的に対応するシステムでは、AIエージェントの採用が適しています。記事では、タスク特性や処理速度、エラー対応、コスト面でのトレードオフについて詳細に触れ、状況に合わせた最適なアプローチ選択の必要性が述べられています。さらに、シンプルな設計から始めることで、実際の動作確認や微調整を行いながら、段階的な複雑化を図ることが可能となり、最終的には業務全体のパフォーマンス向上につながるとされています。こうしたアプローチは、初期実装段階での迅速な機能検証と、システムの持続的な改善を両立させるために有用であり、コスト効率と安定性の両面からも推奨される方法論です。実際の事例からも、シンプルな実装がまずは基本機能を確実に実現し、その上で必要な機能拡張を行うことで、柔軟かつ拡張性の高いシステムへと進化させることができることが示されています。

フレームワークを使用する場面と方法

AIエージェントシステム実装のための主要フレームワーク

AIエージェント　作り方におけるフレームワークの選択は、システムの実装やデバッグのしやすさに大きな影響を及ぼします。リライト元記事では、LangChainのLangGraph、Amazon BedrockのAI Agent Framework、ドラッグアンドドロップGUIのRivet、GUIツールのVellumなど、複数のフレームワークが取り上げられ、それぞれの特徴や利点、及び注意すべき点が詳細に説明されています。これらのフレームワークは、LLMの呼び出し、ツールの定義と解析、そして複数の呼び出しの連結など、基本的な低レベルタスクを容易に処理できるように設計されています。

しかし、抽象化レイヤーが追加されるため、基盤となるプロンプトやレスポンスのデバッグが複雑になる可能性がある点にも注意が必要です。記事では、まずはLLM APIを直接利用するシンプルな実装から始め、システムの動作を理解した上で、必要に応じてフレームワークを導入する方法が推奨されています。これにより、フレームワークの便利な機能を活用しながらも、その内側で動作するコードの全体像を把握できるため、後々のトラブルシューティングやカスタマイズが容易になると解説されています。また、実装例としてcookbookが紹介されており、実際にどのようなコードでシステムが構築されているかを確認することができるため、初心者や実務者にとって非常に参考になるとの説明も付け加えられています。

各種ワークフローの詳細説明

リライト元記事では、AIエージェントの構築にあたって採用できるさまざまなワークフローが詳細に説明されています。代表的なものとして、以下のワークフローが挙げられます。

1. プロンプト連鎖：タスクを複数のステップに分解し、各LLM呼び出しが前のステップの出力を利用して次の処理を行う方式。中間にチェックポイントを設け、出力の正確性や一貫性を保証します。
2. ルーティング：入力データをカテゴリ分けし、それぞれに最適なプロンプトやタスクを割り当てる仕組み。各カテゴリごとに特化した処理を実現します。
3. 並列化：タスクを分割し、複数のLLMで同時に処理を進め、後に結果を統合することで、処理速度の向上と多角的な評価を可能にします。
4. オーケストレーターワーカー：中央のLLMが動的にタスクを分解し、各ワーカーに委任しながら最終的な統合を行う方式。複雑なタスクにも柔軟に対応します。
5. 評価者最適化：生成されたアウトプットに対して別のLLMがフィードバックを行い、反復的に品質を向上させる仕組みです。

これらの各ワークフローは、タスクの性質や評価基準に応じて使い分けることで、システム全体の性能と柔軟性を大幅に向上させることができるとリライト元記事は述べています。具体的な実装例や各方式の成功事例、さらには実際の運用において生じた課題とその解決策についても詳細に記述されており、開発者にとって実務に直結する貴重な情報源となっています。こうした多様なワークフローの理解と適切な組み合わせが、最適なAIエージェントシステム設計において極めて重要な要素であるとまとめられています。

構成要素、ワークフロー、AIエージェント

拡張LLMの基本構成要素

AIエージェント　作り方の根幹をなすのは、拡張LLMの活用にあります。リライト元記事では、拡張LLMが検索、ツール統合、メモリ管理などの拡張機能を組み込み、従来の単一LLMと比較してより高度なタスク処理が可能となる点が強調されています。具体的には、検索機能はユーザーからの入力に基づいて、外部データベースや過去の対話履歴から必要な情報を抽出し、ツール統合により外部APIや各種サービスとの連携を実現します。

また、メモリ管理は対話の文脈を保持し、複数ターンにわたる一貫したレスポンス生成に寄与します。これらの各機能は、サードパーティツールエコシステムとの統合を容易にするModel Context Protocolの利用によっても強化されるとされています。リライト元記事は、これらの拡張LLMの機能が、さまざまなユースケースに対して最適な情報提供やタスク処理を可能にし、システムの柔軟性及び拡張性を大いに向上させることを示しています。

構成要素	機能・役割
検索	外部情報や内部データのクエリ生成と取得を行い、必要な情報を迅速に提供
ツール	外部サービスとの連携や具体的なタスク実行を可能にし、システムの多様な要求に応える
メモリ	対話履歴や文脈情報の保持および管理を通じ、一貫性のあるレスポンス生成を支える

各種ワークフローの詳細な運用と統合

リライト元記事では、前述のプロンプト連鎖、ルーティング、並列化、オーケストレーターワーカー、評価者最適化といった多様なワークフローの手法が、実運用での具体的なタスク管理の視点から詳細に示されています。これらは、それぞれが単独で有効な戦略であると同時に、適切に組み合わせることで、より高度で柔軟なタスク管理システムを構築するための基盤となり得ます。実際の運用事例では、各ワークフローの長所が相乗効果を発揮し、複雑な業務に対しても一貫性と柔軟性を兼ね備えたシステムが実現されていると報告されており、開発者にとってはこれらの実装例を詳細に検証することが、最適なシステムデザインの確立に大きく寄与することが示されています。

AIエージェントの実践

A. カスタマーサポートへの応用

カスタマーサポートは、AIエージェント　作り方における応用例として非常に有力な分野です。リライト元記事では、チャットボットと統合されたツールによるサポートシステムが、顧客対応の質を高めると同時に、外部情報へのアクセスや具体的なアクション実行を可能にする仕組みとして詳述されています。システムは、自然な会話形式で顧客の問い合わせに対応するだけでなく、必要に応じて注文履歴、顧客データ、ナレッジベースと連携し、払い戻しやチケット更新などの具体的な処理をプログラム的に実行します。

さらに、解決策の評価は定量的な指標に基づいて行われ、成功した解決のみを対象にした使用量ベースの料金体系が導入される場合もあるため、企業にとってコスト効率や信頼性の向上に直結します。こういった仕組みは、明確な解決基準とフィードバック機能を統合することで、運用上のミスを減少させ、全体のサービス品質を向上させる効果が期待されます。実際の運用例としては、チャットボットでの問い合わせ対応の他にも、オペレーターの負荷を軽減する目的でのシステム補佐など、多岐にわたる用途が確認されており、これにより顧客満足度の向上と企業の運用効率が著しく改善されるとされています。

B. コーディングエージェントの実装

ソフトウェア開発分野において、コーディングエージェントの役割は年々その重要性を増しており、リライト元記事に示された通り、コード補完から自律的な問題解決へと進化する将来性を強く示唆しています。具体的には、AIエージェントがGitHub上で発生する実際の問題やプルリクエストの内容に着目し、コード生成、修正、及び自動テストを通して反復的に最適な解決策を導き出す仕組みが構築されています。このプロセスは、各ステップにおいて自動化された検証がなされ、人間による最終確認が加わることで、より高い信頼性を実現するよう設計されており、具体的な評価基準も定量的に示されています。

実際の事例では、SWE-bench Verifiedといったベンチマークを用い、プルリクエストの説明のみで問題を解決することが可能となっている実績が報告されており、これにより開発プロセスの効率化と品質向上が両立されると考えられます。こうしたシステムは、タスクが明確に定義され、各工程の出力が客観的な基準に基づいて検証されるため、出力された解決策が他のシステム要件と整合しているかどうかの判断にも優れており、最終的には人間のレビューが補完的に機能することで、全体の運用信頼性を確保する形となっています。

ツールのプロンプトエンジニアリング

ツールプロンプトの設計と最適化手法

AIエージェント　作り方において、ツールはシステムの重要な構成要素として位置づけられており、リライト元記事で述べられている通り、APIを利用した正確な構造化や定義指定により、外部サービスとの連携を実現する鍵となります。ツールの定義は、使用例、エッジケース、入力形式の要件、及び他のツールとの明確な境界を含むことが理想的とされ、複数の実装手法が提案されています。たとえば、ファイルの編集内容を差分記述する手法や、全体を書き換える方式、そしてマークダウンやJSON形式を用いた構造化出力などがあります。これらの手法を適用する際には、まずモデルに十分なトークン数を提供し、自然なテキストと同様の形式で情報を提示する工夫が求められます。

また、フォーマット上の改行や引用符のエスケープなどのオーバーヘッドを最小限に抑えることで、モデルがより効果的に「考える」ための余裕を確保することが重要です。リライト元記事は、実際にチーム内でのdocstring作成や、ツールの運用におけるポカヨケの実践が、システム全体の信頼性向上に寄与する具体的な例として挙げられており、こうした工夫が現場でのトラブルを未然に防ぐ上で重要な手法となっていると述べています。これにより、AIエージェントが外部APIやその他のサービスと連携する際に発生し得る潜在的なエラーが大幅に軽減され、安定した動作が保証されるシステムが実現されるとされています。