AIエージェントの構築方法

AIエージェントの構築方法

簡潔な答え：実際に動作するAIエージェントを構築するには、制御されたループとして扱います。入力を受け取り、次のアクションを決定し、スコープを限定したツールを呼び出し、結果を観察し、明確な「完了」チェックを通過するまで繰り返します。タスクが複数のステップで構成され、ツール主導型である場合に、このエージェントは真価を発揮します。単一のプロンプトで解決できる場合は、エージェントをスキップします。厳密なツールスキーマ、ステップ制限、ログ記録、検証/評価機能を追加することで、ツールが失敗したり入力が曖昧になったりした場合に、エージェントがループするのではなくエスカレーションを実行します。

重要なポイント:

コントローラー ループ: 明示的な停止条件と最大ステップを使用して、入力→動作→観察の繰り返しを実装します。

ツールの設計: ツールを限定し、型指定し、権限を設定し、検証することで、「何でもできる」という混乱を回避します。

メモリ衛生: コンパクトな短期状態と長期検索を使用します。完全なトランスクリプトのダンプは避けます。

誤用防止: 危険なアクションに対して、許可リスト、レート制限、べき等性、「ドライラン」を追加します。

テスト可能性: シナリオ スイート (障害、曖昧さ、インジェクション) を維持し、変更ごとに再実行します。

AIエージェントの構築方法 インフォグラフィック
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1) AIエージェントとは、一般人にとってどのようなものか🧠

AIエージェントはループです。LangChain 「エージェント」ドキュメント

そうです。真ん中に脳があるループです。.

インプット→考える→行動する→観察する→繰り返す。ReActペーパー（推論＋行動）

どこ：

  • 入力は、ユーザー リクエストまたはイベント (新しい電子メール、サポート チケット、センサー ping) です。

  • Thinkは次のステップについて推論する言語モデルです。

  • アクションはツールの呼び出しです（内部ドキュメントの検索、コードの実行、チケットの作成、返信の下書きなど）。OpenAI関数呼び出しガイド

  • Observeはツールの出力を読み取ります。

  • 繰り返しによって、「おしゃべり」ではなく「エージェント的」な印象を与えます。LangChain 「エージェント」ドキュメント

エージェントの中には、基本的にスマートなマクロを扱う人もいます。一方、タスクをこなしたりエラーから回復したりできるジュニアオペレーターのような働きをする人もいます。どちらも重要です。.

また、完全な自律性は必要ありません。実際…おそらく欲しくないはずです🙃

2) エージェントを構築すべき場合（そして構築すべきでない場合）🚦

次の場合にエージェントを構築します。

  • 作業は複数のステップ成り、途中で何が起こるかによって変化します。

  • この仕事ではツールの使用が（データベース、CRM、コード実行、ファイル生成、ブラウザ、内部API）。LangChainの「ツール」ドキュメント

  • 繰り返し可能な結果が必要です。

  • 「完了」を、コンピューターが確認できる方法で、大まかにでも定義できます。.

次の場合にはエージェントを構築しないでください。

  • 簡単なプロンプト + 応答で解決できます (過剰に設計しないでください。後で後悔することになります)。.

  • 完全な決定論が必要です (エージェントは一貫性は保てますが、ロボット的ではありません)。.

  • 接続するためのツールやデータがない場合、ほとんどは雰囲気だけです。.

正直に言うと、「AIエージェントプロジェクト」の半分は、いくつかの分岐ルールを備えたワークフローで済むかもしれません。でも、雰囲気も時には重要ですからね🤷♂️

3) 優れたAIエージェントとはどのようなものか✅

皆さんが尋ねた「何が良いバージョンを作るのか」のセクションは次のとおりです。ただし、少し率直に述べます。

優れたAIエージェントとは、最も一生懸命考えるエージェントではありません

エージェントがテストできないなら、それは基本的に非常に自信のあるスロットマシンです。パーティーでは楽しいですが、本番環境では恐ろしいです😬

4) エージェントのコアとなる構成要素（「解剖学」🧩）

ほとんどの固形剤には以下の部分があります:

A) コントローラーループ 🔁

これがオーケストレーターです:

B) ツール（別名、機能）🧰

ツールはエージェントを効果的にする： LangChain「ツール」ドキュメント

  • データベースクエリ

  • メールを送信する

  • ファイルの取得

  • コードの実行

  • 内部APIの呼び出し

  • スプレッドシートやCRMへの書き込み

C) メモリ🗃️

重要なことは 2 種類あります。

  • 短期記憶：現在の実行コンテキスト、最近のステップ、現在の計画

  • 長期記憶：ユーザーの好み、プロジェクトのコンテキスト、検索された知識（多くの場合、埋め込み+ベクトルストア経由） RAG論文

D) 計画と意思決定の方針 🧭

「計画」と呼ばなくても、方法が必要です。

E) ガードレールと評価 🧯

ええ、促すというよりはエンジニアリングに近いですね。それが…つまり、ポイントなんです。.

5) 比較表: エージェントを構築する一般的な方法 🧾

以下は現実的な「比較表」です。実際のチームは変わったものが多いので、多少の癖はありますが😄

ツール/フレームワーク 観客 価格 なぜそれが機能するのか メモ（小さな混乱）
ランチェーン レゴ風のコンポーネントを好むビルダー 自由っぽい + インフラ ツール、メモリ、チェーンのための大きなエコシステム 物事を明確に名付けないと、すぐにスパゲッティになってしまう
ラマインデックス RAG重視のチーム 自由っぽい + インフラ 強力な検索パターン、インデックス、コネクタ エージェントが基本的に「検索+行動」である場合に最適です…これはよくあることです
OpenAIアシスタントスタイルのアプローチ より速いセットアップを望むチーム 使用量ベース 組み込みツールの呼び出しパターンと実行状態 一部のコーナーでは柔軟性が低いが、多くのアプリではクリーン OpenAI Runs API OpenAI Assistants 関数呼び出し
セマンティックカーネル 構造化されたオーケストレーションを望む開発者 自由っぽい スキル/機能の明確な抽象化 「企業として整頓されている」という感じがします。時には褒め言葉にもなります 😉
オートジェン マルチエージェント実験者 自由っぽい エージェント間のコラボレーションパターン 話しすぎることがある。厳格な終了ルールを設定する。
クルーAI 「エージェントチーム」のファン 自由っぽい 役割＋タスク＋引き継ぎは簡単に表現できる タスクがぼんやりしたものではなく、はっきりとしたものであるとき、最も効果的である
干し草の山 検索 + パイプラインの人々 自由っぽい 堅固なパイプライン、検索、コンポーネント 「エージェント劇場」ではなく「実践工場」
自分で作る（カスタムループ） コントロールフリーク（愛情深い） あなたの時間 最小限の魔法、最大限の明瞭さ 長期的に見れば最善ですが…すべてを再発明するまでは😅

勝者は一人ではありません。最適な選択は、エージェントの主な仕事が検索、ツール実行、複数エージェントの調整、ワークフロー自動化の。

6) AIエージェントを段階的に構築する方法（実際のレシピ）🍳🤖

これはほとんどの人が飛ばしてしまう部分で、なぜエージェントがパントリーの中のアライグマのように振る舞うのか不思議に思うのです。.

ステップ1：仕事を一文で定義する🎯

例:

  • 「ポリシーとチケットのコンテキストを使用して顧客への返信を作成し、承認を求めます。」

  • 「バグレポートを調査し、再現し、修正を提案します。」

  • 「不完全な会議メモをタスク、担当者、期限に変換します。」

あなたがシンプルに定義できないなら、エージェントも定義できません。もちろん定義はできますが、即興で対応します。そして、即興で対応すれば予算は枯渇します。.

ステップ 2: 自律性のレベル (低、中、激辛) を決定します 🌶️

  • 低い自律性：手順を提案し、人間が「承認」をクリックする

  • 中規模: ツールを実行し、出力を下書きし、不確実な点についてエスカレーションする

  • 高: エンドツーエンドで実行し、例外が発生した場合にのみ人間にpingを送信します

最初は希望より低く設定してください。後からいつでも上げることができます。.

ステップ3: モデル戦略を選択する 🧠

通常は以下を選択します。

  • すべてに対応する1つの強力なモデル（シンプル）

  • 1つの強力なモデル + 低コストのステップ（分類、ルーティング）用の小さなモデル

  • 必要に応じて特殊なモデル（視覚、コード、音声）

また、以下を決定します。

  • 最大トークン

  • 温度

  • 内部的に長い推論のトレースを許可するかどうか（許可はできますが、生の思考の連鎖をエンドユーザーに公開しないでください）

ステップ4: 厳密なスキーマでツールを定義する 🔩

ツールは次のようになります:

do_anything(input: string)というツールの代わりに、以下を作成します。

  • search_kb(クエリ: 文字列) -> 結果[]

  • create_ticket(タイトル: 文字列、本文: 文字列、優先度: 列挙型) -> ticket_id

  • send_email(to: string, subject: string, body: string) -> status OpenAI関数呼び出しガイド

エージェントにチェーンソーを渡すと、フェンスも取り外されて生垣も刈り込まれてしまうので驚かないでください。.

ステップ5: コントローラーループを構築する 🔁

最小ループ:

  1. 目標と初期コンテキストから始める

  2. モデルに質問します。「次のアクションは?」

  3. ツール呼び出しの場合 - ツールを実行

  4. 観察を追加

  5. 停止条件を確認する

  6. LangChain「エージェント」ドキュメントを繰り返す（最大ステップ数）

追加：

ステップ6: メモリを慎重に追加する 🗃️

短期的: コンパクトな「状態サマリー」をステップごとに更新します。LangChain 「メモリ概要」
長期的: 永続的なファクト（ユーザー設定、組織ルール、安定したドキュメント）を保存します。

経験則:

  • 頻繁に変更する場合は短期的なものに留める

  • 安定している場合は長期保存

  • 敏感な場合は、最小限に保管する（または保管しない）

ステップ 7: 検証と「批評」パスを追加する 🧪

安価で実用的なパターン:

  • エージェントが結果を生成する

  • バリデータは構造と制約をチェックする

  • 欠落した手順やポリシー違反に対するオプションの批評モデルレビューNIST AI RMF 1.0

完璧ではありませんが、驚くほど多くのナンセンスをキャッチします。.

ステップ8: 記録しないと後悔することはすべて記録する 📜

ログ：

未来のあなたは感謝するだろう。今のあなたは忘れるだろう。それが人生というもの😵💫

7) 魂を壊さないツール呼び出し🧰😵

ツール呼び出しは、「AI エージェントの構築方法」が実際のソフトウェア エンジニアリングになる場所です。.

ツールを信頼できるものにする（信頼できるのは良いことだ）

信頼できるツールは次のとおりです。

ツールレイヤーにプロンプ​​トだけでなくガードレールを追加する

プロンプトは丁寧な提案です。ツールの検証は鍵のかかった扉です。OpenAIの構造化出力

する：

  • 許可リスト（実行できるツール）

  • 入力検証

  • レート制限OpenAI レート制限ガイド

  • ユーザー/組織ごとの権限チェック

  • リスクのある行動のための「予行演習モード」

部分的な故障を想定した設計

ツールが故障する。ネットワークが不安定になる。認証が切れる。エージェントは以下に対応しなければならない。

静かに効果的なトリック: 次のような構造化されたエラーを返します。

  • タイプ: auth_error

  • タイプ: 見つかりません

  • type: rate_limited
    そうすれば、モデルはパニックに陥ることなくインテリジェントに応答できます。

8) あなたを悩ませるのではなく、助けてくれる記憶👻🗂️

記憶は強力ですが、ゴミ箱になることもあります。.

短期記憶：コンパクトに保つ

使用：

  • 最後のNステップ

  • 実行中の要約（ループごとに更新）

  • 現在の計画

  • 現在の制約（予算、時間、ポリシー）

すべてを文脈に沿って整理すると、次のようになります。

  • コストが高い

  • レイテンシが遅い

  • さらに混乱（そう、それでも）

長期記憶：「詰め込み」よりも「想起」

ほとんどの「長期記憶」は次のようなものです。

  • 埋め込み

  • ベクターストア

  • 検索拡張生成（RAG） RAG論文

エージェントは記憶しません。実行時に最も関連性の高いスニペットを取得します。LlamaIndex 「RAG入門」

実用的な記憶ルール

  • 「好み」を明確な事実として保存する: 「ユーザーは箇条書きの要約が好きで、絵文字が嫌いです」(笑、ここは違いますが 😄)

  • 「決定」をタイムスタンプまたはバージョン付きで保存する（そうしないと矛盾が積み重なる）

  • 本当に必要な場合を除いて、秘密を保管しないでください

不完全な比喩ですが、記憶は冷蔵庫のようなものです。掃除を怠ると、サンドイッチはやがて玉ねぎと後悔の味になってしまいます。.

9) 計画パターン（シンプルなものから凝ったものまで）🧭✨

計画とは、制御された分解に過ぎません。神秘的なものにしないでください。.

パターンA: チェックリストプランナー ✅

  • モデルはステップのリストを出力する

  • ステップバイステップで実行

  • チェックリストのステータスを更新

オンボーディングに最適。シンプルでテスト可能。.

パターンB: ReActループ（理由+行動）🧠→🧰

  • モデルが次のツール呼び出しを決定する

  • 出力を観察する

  • ReAct論文を繰り返す

これは典型的なエージェントの感覚です。.

パターンC: 監督者兼労働者 👥

これは、タスクが並列化可能な場合、または次のような異なる「ロール」が必要な場合に役立ちます。

  • 研究者

  • コーダー

  • エディタ

  • QAチェッカー

パターン D: 計画してから実行し、再計画する 🔄

  • 計画を作成する

  • 実行する

  • ツールの結果が現実を変えた場合は再計画する

これにより、エージェントが悪い計画に固執するのを防ぐことができます。人間も同様に行動しますが、疲れている場合はやはり悪い計画に固執してしまいます。.

10) 安全性、信頼性、そして解雇されないこと🔐😅

エージェントがアクションを実行できる場合、安全設計が必要です。「あったらいい」ではなく、必要です。NIST AI RMF 1.0

ハードリミット

  • 1回の実行あたりの最大歩数

  • 1分あたりの最大ツール呼び出し回数

  • セッションあたりの最大支出額（トークン予算）

  • 承認の背後にある制限されたツール

データ処理

  • ログ記録前に機密入力を編集する

  • 別々の環境（開発環境と本番環境）

  • 最小権限のツール権限

行動制約

  • エージェントに内部証拠のスニペットを引用させる（外部リンクではなく、内部参照のみ）

  • 信頼性が低い場合は不確実性フラグを要求する

  • 入力内容が曖昧な場合は「明確にする質問をする」ことを要求する

信頼できるエージェントとは、最も自信のあるエージェントではありません。自分が推測している時にそれを自覚し、それをはっきりと伝えるエージェントです。.

11) テストと評価（誰もが避けがちな部分）🧪📏

測定できないものは改善できない。確かに陳腐な言い方だけど、いらだたしいほどに真実だ。.

シナリオセットを構築する

30～100 個のテストケースを作成します。

スコア結果

次のような指標を使用します。

  • タスク成功率

  • 完了までの時間

  • ツールエラー回復率

  • 幻覚率（証拠のない主張）

  • 人間の承認率（監視モードの場合）

プロンプトとツールの回帰テスト

変更するときはいつでも:

  • ツールスキーマ

  • システム指示

  • 検索ロジック

  • メモリフォーマット
    スイートを再度実行します。

エージェントは繊細な生き物です。観葉植物と同じですが、もっと高価です。.

12) 予算を無駄にしないデプロイメントパターン 💸🔥

1つのサービスから始める

早期にコスト管理を追加する

  • 検索結果のキャッシュ

  • 会話の状態を要約で圧縮する

  • ルーティングと抽出に小さなモデルを使用する

  • 「深く考えるモード」を最も難しいステップに限定する

一般的なアーキテクチャの選択

  • ステートレス コントローラ + 外部状態ストア (DB/redis)

  • ツール呼び出しは可能な限りべき等である。Stripe「べき等リクエスト」

  • 長いタスクをキューに入れる（Web リクエストを永久に開いたままにしないため）

それと、「キルスイッチ」も作ってください。本当に本当に必要なときまで必要ありません😬

13) 最後に - AIエージェントの構築方法の短縮版🎁🤖

他に何も覚えていなくても、これを覚えておいてください:

  • AIエージェントの構築方法は、主にモデルの周囲に安全なループを構築する方法についてです。LangChain 「エージェント」ドキュメント

  • 明確な目標、低い自律性、そして厳格なツールから始めましょう。OpenAIの構造化出力

  • 無限の文脈詰め込みではなく、検索によって記憶を追加します。RAG論文

  • 計画はシンプルに - チェックリストと再計画が大いに役立ちます。.

  • ログとテストにより、エージェントの混乱を出荷可能な状態に変えることができます。OpenTelemetryの可観測性入門

  • ガードレールはプロンプトだけでなくコードにも必要です。LLMアプリ向けOWASPトップ10

エージェントは魔法ではありません。価値ある判断を頻繁に下し、損害を与える前に敗北を認めるシステムです。ある意味、静かに慰めてくれるような存在です😌

ええ、うまく構築できれば、眠らず、時々パニックになり、書類仕事が大好きな、小さなデジタルインターンを雇っているような気分になります。つまり、基本的にはインターンです。.

よくある質問

AI エージェントとは簡単に言うと何でしょうか?

AIエージェントは基本的に、入力を受け取り、次のステップを決定し、ツールを使用し、結果を読み取り、完了するまでこれを繰り返すループです。「エージェント的」な部分は、単に会話するだけでなく、行動と観察から生まれます。多くのエージェントは、ツールへのアクセスを備えたスマートな自動化機能を備えていますが、エラーから回復できるジュニアオペレーターのように動作するエージェントもいます。.

プロンプトを使用するだけでなく、AI エージェントを構築する必要があるのはどのような場合ですか?

作業が複数のステップで構成され、中間結果に基づいて変更され、信頼性の高いツール（API、データベース、チケット発行、コード実行など）の使用が必要な場合は、エージェントを構築します。また、ガードレールと「完了」の確認方法を備えた繰り返し可能な結果が必要な場合にも、エージェントは有用です。単純なプロンプト応答で十分な場合、エージェントは通常、不要なオーバーヘッドと追加の障害モードを引き起こします。.

ループに陥らない AI エージェントを構築するにはどうすればよいですか?

ハードストップ条件（最大ステップ数、最大ツール呼び出し数、明確な完了チェック）を設定します。構造化されたツールスキーマ、タイムアウト、そして永久に再試行されない再試行を追加します。決定事項とツールの出力をログに記録し、どこで問題が発生したかを把握できるようにします。一般的な安全弁はエスカレーションです。エージェントが確信を持てない場合やエラーを繰り返した場合は、即興で対応するのではなく、支援を求めるべきです。.

AI エージェントの構築方法の最小アーキテクチャは何ですか?

最低限、モデルに目標とコンテキストを与え、次のアクションを要求し、要求があればツールを実行し、観測結果を追加し、それを繰り返すコントローラーループが必要です。また、厳密な入出力形状と「完了」チェックを備えたツールも必要です。状態をクリーンに保ち、ステップ制限を適用すれば、独自にループを作成した場合でも問題なく動作します。.

運用環境で信頼性を確保するには、ツール呼び出しをどのように設計すればよいですか?

ツールは限定的、型指定、権限付与、検証済みにし、「何でもできる」汎用ツールは避けましょう。エージェントが入力を軽視できないよう、厳密なスキーマ（構造化された出力や関数呼び出しなど）を推奨します。ツールレイヤーには、ホワイトリスト、レート制限、ユーザー/組織の権限チェックを追加します。冪等性パターンを用いて、可能な限り安全に再実行できるツールを設計します。.

エージェントを悪化させずにメモリを追加する最良の方法は何ですか?

記憶を2つの部分、つまり短期的な実行状態（最近のステップ、現在の計画、制約）と長期的な検索（設定、安定したルール、関連ドキュメント）に分けて扱います。短期的な記憶は、完全なトランスクリプトではなく、実行中の要約で簡潔に保ちます。長期的な記憶については、検索（埋め込み + ベクトルストア/RAGパターン）の方が、すべてをコンテキストに「詰め込む」ことでモデルを混乱させるよりも効果的です。.

チェックリスト、ReAct、監督者-労働者のどの計画パターンを使用すればよいですか?

チェックリストプランナーは、タスクが予測可能で、簡単にテストしたい場合に最適です。ReActスタイルのループは、ツールの結果によって次に行う作業が変わる場合に威力を発揮します。監督者と作業者のパターン（AutoGenスタイルの役割分担など）は、タスクを並列化できる場合や、研究者、コーダー、QAといった異なる役割分担で作業を進める場合に有効です。計画してから実行し、再計画を行うという方法は、頑固な計画ミスを回避するための実用的な妥協策です。.

実際のアクションを実行できる場合、エージェントを安全にするにはどうすればよいですか?

最小限の権限を使用し、リスクの高いツールは承認または「ドライラン」モードで実行することを制限します。予算と上限を設定します。ステップ数、支出額、1分あたりのツール呼び出し回数などを設定します。ログ記録前に機密データを編集し、開発環境と本番環境を分離します。入力内容が曖昧な場合は、確信度が証拠に取って代わるのではなく、不確実性フラグや確認のための質問を必須にします。.

AI エージェントを時間の経過とともに改善できるようにテストおよび評価するにはどうすればよいですか?

成功パス、エッジケース、ツールの障害、曖昧なリクエスト、プロンプトインジェクションの試行（OWASPスタイル）を含むシナリオスイートを構築します。タスクの成功、完了までの時間、ツールエラーからの回復、証拠のないクレームなどの結果をスコアリングします。ツールのスキーマ、プロンプト、取得、メモリフォーマットを変更した場合は、必ずスイートを再実行してください。テストが不可能であれば、確実に出荷することはできません。.

遅延やコストを増大させずにエージェントを展開するにはどうすればよいですか?

一般的なパターンは、外部状態ストア（DB/Redis）とツールサービス、そして強力なログ/モニタリング（多くの場合OpenTelemetry）を備えたステートレスコントローラーです。取得キャッシュ、コンパクトな状態サマリー、ルーティング/抽出用の小規模モデル、「深い思考」を最も難しいステップに限定することで、コストを抑えます。時間のかかるタスクにはキューを使用し、Webリクエストをオープン状態に保持しないようにします。キルスイッチを必ず用意してください。.

参考文献

  1. アメリカ国立標準技術研究所（NIST） - NIST AI RMF 1.0（信頼性と透明性） - nvlpubs.nist.gov

  2. OpenAI -構造化出力- platform.openai.com

  3. OpenAI -関数呼び出しガイド- platform.openai.com

  4. OpenAI -レート制限ガイド- platform.openai.com

  5. OpenAI - API の実行- platform.openai.com

  6. OpenAI -アシスタント関数呼び出し- platform.openai.com

  7. LangChain -エージェントドキュメント (JavaScript) - docs.langchain.com

  8. LangChain -ツールドキュメント (Python) - docs.langchain.com

  9. LangChain -メモリの概要- docs.langchain.com

  10. arXiv - ReAct論文（理由 + 行為） - arxiv.org

  11. arXiv - RAG論文- arxiv.org

  12. Amazon Web Services (AWS) ビルダーライブラリ-タイムアウト、再試行、ジッターによるバックオフ- aws.amazon.com

  13. OpenTelemetry -可観測性入門- opentelemetry.io

  14. Stripe -べき等リクエスト- docs.stripe.com

  15. Google Cloud -再試行戦略（バックオフ + ジッター） - docs.cloud.google.com

  16. OWASP -大規模言語モデルアプリケーションのトップ10 - owasp.org

  17. OWASP - LLM01 プロンプトインジェクション- genai.owasp.org

  18. LlamaIndex - RAG の紹介- developers.llamaindex.ai

  19. Microsoft -セマンティック カーネル- learn.microsoft.com

  20. Microsoft AutoGen -マルチエージェント フレームワーク (ドキュメント) - microsoft.github.io

  21. CrewAI -エージェントの概念- docs.crewai.com

  22. Haystack (deepset) - Retrievers ドキュメント- docs.haystack.deepset.ai

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