AI エージェントは、企業が顧客と対話し、複雑なタスクを処理する方法に革命をもたらしています。大規模言語モデル (LLM) を活用したこれらの自律システムは、人間の介入なしにコンテキストを理解し、意思決定を行い、アクションを実行できます。この記事では、ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot などの一般的な LLM を使用して AI エージェントを作成する方法を説明します。
AI エージェントは、特定のタスクを自律的に実行できるインテリジェントなシステムです。彼らは LLM をコア推論エンジンとして使用し、自然言語を理解し、情報を処理し、人間のような応答を生成できるようにします。 AI エージェントの主要なコンポーネントには次のものがあります。
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- 言語の理解と生成のための LLM コア。
- コンテキストと情報を保持するためのメモリ モジュール。
- 外部システムおよびデータ ソースと対話するためのツールのセット。
- 複雑なタスクを管理可能なステップに分割するための計画モジュール。
AI エージェントを導入する主な利点は、24 時間年中無休の可用性、一般的なクエリを処理できること、および組織のワークロードを削減できる可能性があることです。
Microsoft Copilot を使用した AI エージェントの作成
ステップ 1:Microsoft Copilot Studio Agent Builder プラットフォームにアクセスし、職場アカウントでサインインします。
ステップ 2:「作成」をクリックしてエージェントの構築を開始します。エージェントの名前、説明、指示を入力します。
ステップ 3:ナレッジ ベースを追加するには、[ナレッジの追加] ボタンをクリックし、関連するファイルまたはドキュメントをアップロードします。
ステップ 4:エージェントのアクションとトリガーを構成します。アクションはエージェントが特定のタスクを完了するのに役立ち、トリガーは特定のイベントが発生したときにアクティブになります。
ステップ5:導入前にエージェントを徹底的にテストし、必要な調整を行ってください。
詳しい手順については、Copilot Studio Agent Builder に関する Microsoft の公式ドキュメントを参照してください。
Google の Gemini を使用して AI エージェントを構築する
ステップ 1:Vertex AI Agent Builder プラットフォームにアクセスし、Google アカウントでサインインします。
ステップ 2:[新しいアプリの作成] をクリックし、アプリの種類として [エージェント] を選択します。エージェントに名前を付けて、「作成」をクリックします。
ステップ 3:画面の右側でモデルとして Gemini AI を選択します。
ステップ 4:エージェントの目標と指示を定義します。たとえば、電子商取引の衣料品店のエージェントを作成する場合、目標を「衣料品に関する質問に答える」と設定します。
ステップ5:「ツール」セクションでツールを作成します。これらには、製品カタログ、Web サイトのサイトマップ、その他の関連するビジネス情報が含まれる場合があります。
ステップ6:ツールのバケットを定義し、AI エージェントが適切に動作するための関数を作成します。
包括的なガイドについては、Gemini を使用した AI エージェントの作成に関する Google Cloud 公式ドキュメントを参照してください。
OpenAI Swarm を使用した AI エージェントの開発
OpenAI Swarm は、マルチエージェントのコラボレーションをサポートするオープンソース フレームワークで、開発者は動的に通信できる複数の専用エージェントを作成できます。
ステップ 1:Swarm の主要な機能であるルーチンとハンドオフについてよく理解してください。
ステップ 2:ルーチンを定義します。これは、エージェントがタスクを実行するために従う指示 (プロンプト) とツール (関数) のセットです。
ステップ 3:複数のエージェントを構築する場合は、ハンドオフを設定してエージェント間通信を有効にします。
ステップ 4:公式 GitHub ページのドキュメントに従って、Swarm フレームワークを使用してエージェントを実装します。
ステップ5:マルチエージェント システムをテストして改良し、スムーズなコラボレーションとタスクの完了を保証します。
詳細な実装ガイドラインについては、OpenAI Swarm GitHub リポジトリを参照してください。
Claude AI を使用した AI エージェントの作成
Claude AI の背後にある Anthropic は、開発者が LLM の API を使用して AI エージェントを直接作成できる機能を提供しています。
ステップ 1:サンプル実装とパターンについては、GitHub の Anthropic Cookbook にアクセスしてください。
ステップ 2:基本的な構成要素である、検索、ツール、メモリなどの拡張機能を備えた LLM を利用します。
ステップ 3:Anthropic のモデル コンテキスト プロトコルを使用してこれらの拡張を実装します。
ステップ 4:特定の使用例に基づいて、プロンプト チェーンやルーティングなど、エージェントに適切なワークフローを選択します。
ステップ5:Claude AI API を使用してエージェントを開発し、選択したワークフローと拡張機能を組み込みます。
Claude AI を使用して効果的なエージェントを構築するための詳細なガイダンスについては、Anthropic の公式研究ドキュメントを参照してください。
AI エージェントは、複雑なタスクの自動化とユーザー インタラクションの強化において大きな進歩をもたらします。 ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot などの大規模な言語モデルの力を活用することで、開発者はコンテキストを理解し、意思決定を行い、自律的にアクションを実行できる高度な AI システムを作成できます。 AI エージェントの開発に着手するときは、堅牢なナレッジ ベースの作成、適切なツールとワークフローの実装、特定のビジネス ニーズを満たすためにエージェントの機能を継続的に改良することに重点を置くことを忘れないでください。
