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エージェントを作るべきか？効果的なAIエージェントを作りたい人のための実践ガイド

InvestGlassスマートエージェントプロンプト

AIエージェントの話題を耳にし、不思議に思っていることだろう： “自分の仕事のためにエージェントを作るべきか、それともシンプルなワークフローにこだわる方がいいのか？”

もしあなたが多くの開発者、チーム、そしてAIに興味を持っているユーザーと同じようなものであれば、おそらくすでにエージェントビルダーツールを見たり、ドキュメントを少し読んだり、もしかしたら最初のAIエージェントを作ろうとしたことがあるかもしれません。しかし、ここで重要なのは、AIエージェントの構築は、単に大規模な言語モデルを投入し、いくつかのツール定義を追加して、それで終わりということではないということです。エージェントの構築には、モジュール化されたAIコンポーネントの設計、統合、デプロイという広範なプロセスが含まれ、多くの場合、異なる環境間でのスムーズな統合とスケーラビリティを確保するために適切なフレームワークを使用します。.

エージェントを構築する価値があるのはどのような場合か、エージェントはどのようにコンテキストを管理してツールやデータと動的にやりとりするのか、そしてなぜ多くのエージェントが本番で失敗するのか、などエージェントをうまく機能させるための基本原則を理解する必要があります。ここでは、誇大広告を排除し、カジュアルかつ実践的に解説します。.

なぜAIエージェントは大注目なのか（しかし必ずしも正解ではない）

AIエージェントは基本的に、大規模な言語モデル（LLM）を搭載したシステムである。 ツールとの対話, データにアクセスし、中間ステップを実行し、入力にインテリジェントに反応する。指示に従ったり、会話の流れを管理したり、多くのアプリケーションを可能にしたりと、ほとんど人間のように感じられます。これらのエージェントは、外部ツールと統合し、特殊なデータにアクセスし、複雑なタスクを実行する能力を持ち、単純な自動化ソリューションとは一線を画しています。.

想像してみてほしい：

  • ロンドンの天気予報をエージェントに尋ねたところ、次のような答えが返ってきた。 データを取得する APIキーを介して、外部ソースから知識にアクセスし、きれいにフォーマットし、作業ディレクトリのテキストファイルに書き出すこともできる。.
  • ローカルファイルを読み取り、詳細を分析し、正確な回答を自動的に提供することで、顧客を支援するエージェントを作成します。.

素晴らしい響きだろう？そして実際、そうなのだ。 複雑な作業. .しかし、単純なジョブ（ファイルの移動や標準的なメッセージの送信など）を自動化したいだけであれば、AIエージェントはやりすぎになる可能性がある。ワークフローや他のツールの方が遥かに早くトリックを実行できる。.

エージェントを導入する際には、安全で信頼性の高い運用を保証するために、システムの境界と要件を定義することが重要です。.

チェックリストエージェントはいつ作るべきか？

開発者やチームから、AIエージェントを作り始めるべきかどうかを判断する方法を尋ねられたとき、私はよくこの実用的なチェックリストを共有します。これは、朝のお茶を飲みながら適用できる、気軽なルールセットだと思ってください。しかし、十分な情報に基づいた判断をするためには、ユースケースと要件の細部まで検討することが重要です。.

注意：具体的な制約や統合の課題を見落とさないように注意してください-これらの詳細を見逃してしまうことは、エージェントの構築を決定する際によくある落とし穴です。.

1.タスクは十分に複雑か？

簡単なタスク（例えば「チームYにメールXを送信する」）であれば、過剰なエンジニアリングは必要ありません。しかし、推論を必要とするマルチステッププロセスの場合、例えば、正確な洞察のためにはロケーションデータを理解し統合することが重要である、複数ロケーションからの顧客フィードバックの分析や、レポートの自動作成などでは、エージェントは輝きを放ちます。.

2.正当化するほど価値があるか？

つまらないもののためにエージェントを作れば、トークンと労力を無駄にすることになる。次のことに集中しよう。 真の価値に結びついたタスク, 例えば、営業プロセスの自動化、顧客からの問い合わせへの回答、ローカル開発ツールの企業システムへの統合などである。拡張性とアクセシビリティを高めるために、クラウドベースのプラットフォームやサービスとの統合を検討する。.

3.タスクのすべての部分を自動化できるか？

必要なツール、API、ファイルにアクセスできるかどうかを確認します。エージェントはシステム内に作成され、プラットフォームは自動化を可能にするために、データストアやツール構成などの必要なリソースを自動的に作成します。エージェントは魔法を使いません。重要なデータやシステムにアクセスできない場合は、スコープを縮小するか、ハイブリッドアプローチ（ヒューマン・イン・ザ・ループなど）を使用する。.

4.エラーの代償は？

リスクの高いシナリオ（医療や金融システムなど）には、適切なガードレールが必要です。最初はエージェントを読み取り専用にして、ツールの実行キーを渡す前に、制御された方法でエージェントの動作をテストすることもできる。.

初めてのAIエージェント：期待すること

最初のAIエージェントを作る準備ができたとしよう。ここでは、Pythonとエージェント・ビルダー・ライブラリを使った簡単な例を示します：

from my_agent_library import エージェント, ツール
インポート os

api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

tools = Tools([
    {"name"："weather_tool", "description"："現在の天気情報を取得する。descriptionフィールドは、エージェントがツールを使用する際のガイドとなる詳細な説明を提供する。", "execute": fetch_weather} [ {"name: "weather_tool", "description": "現在の天気情報を取得する。
])

エージェント = エージェント(
    model="gpt-4"、
    api_key=api_key、
    tools=tools、
    working_directory="./agents"、
    default="詳細を明確に応答する"
)

agent.create("ロンドンの現在の天気を取得し、テキストファイルとして保存します。")

このコード・スニペットは、ツールの実行を有効にしたエージェントをセットアップし、気象情報をフェッチしてローカルに保存する命令を定義する。ツール定義の説明フィールドは、エージェントがツールを正しく理解し使用するための詳細な説明を提供します。ファイルの作成やスクリプトの実行など、特定のタスクを実行するためにエージェントに次のコマンドを発行できます。.

最小限のものだが コア・プリンシプルツールを定義し、ライブラリをインポートし、指示を追加し、エージェントをシステムと対話させます。エージェントは、会話中の各メッセージを処理し、適切なレスポンスとアクションを生成します。.

効果的なエージェントの構築単純なものから複雑なものまで

効果的なエージェントを構築するときは、段階的にレベルアップしていくようなものだと考えてほしい。小さく始めて、徐々に拡大する。よく練られたプロンプトは、エージェントが正確で適切なアウトプットを出すように導くので、効果的なツールインタラクションには不可欠です。.

  1. 基本的な仕事から始める - 新しいエージェントを作成して、ローカルファイルを検索したり、テキストファイルのデータに関する質問に答えたり、顧客からのメモをインポートして回答したりすることができます。.
  2. ツールの実行に移る - 天気の取得や顧客の所在地検索など、APIと相互作用するツールを有効にする。.
  3. 中間ステップの処理 - エージェントに計画を立てさせる：タスクを細分化し、インプットをステップごとに処理し、信頼できるデータソースに基づいた対応を行い、結果を明確に伝える。.
  4. 他のツールとの統合 - CRM、プロジェクト管理システム、メッセージングアプリと連動させることで、エージェントの機能を拡張し、質問に答えたり、最新情報を自動的に送信したりすることができます。.

エージェント・ビルダー・フレームワークのエコシステムが拡大しているため、プログラミング言語が初めての人でも、これまで以上に簡単にできるようになった。.

ノーコードおよびローコード・エージェント・ビルダー

朗報：AIエージェントを作り始めるのに、筋金入りのプログラマーである必要はありません。最近のエージェントビルダーの多くは、以下のことを可能にしています。 コードをあまり書かずにエージェントを作成する まったく.

例えば、こうだ：

  • プロンプトをドラッグ＆ドロップし、エージェントが何をすべきかの説明を追加し、APIキーを接続し、“作成 ”ボタンを押す。.
  • パリの現在の天気を教えて」と入力するだけで、エージェントとの新しい会話が始まり、データを取得して即座に回答するのを見ることができる。.

より実践的なアプローチを好む場合でも、これらのツールはしばしば自動的にコード・スニペットを生成してくれるので、学習には最適だ。.

よくある間違い：ほとんどのAIエージェントが本番で失敗する理由

経験豊富な開発者であっても、ここでつまずく：

  • 適切なガードレールを忘れる:制約のないエージェントは、アクセスすべきでないツールやファイルにアクセスする可能性がある。.
  • テストが徹底されていない:中間ステップのテスト実行をスキップするということは、顧客がテスト実行するまでバグを発見できないということだ。.
  • プロンプトのデザインが悪い:明確な指示と推論のための十分なトークンがないと、エージェントは行き詰まったり幻覚を見たりする。.
  • 観測可能性の欠如:ログやメッセージ、データフローを見ることができなければ、デバッグはほとんど不可能だ。.

ヒント 常にローカル開発用にデフォルトの作業ディレクトリを設定し、機密性の高いAPIキーを安全に保管し、エージェントが実行するすべてのコマンドをログに記録します。.

コーディングなしでAIエージェントを構築する：はい、できます！

エージェントを構築するために複雑なプログラミング言語を知る必要はもうありません。ノーコードプラットフォームなら可能です：

  • ファイルをアップロードするか、ローカルファイルに接続します。.
  • エージェントに有効にさせたいタスクを（わかりやすく）記述する。.
  • のようなプロンプトまたはコンテンツ文字列を提供する： “自分のメモを検索し、顧客からの質問に答える”
  • すぐに新しい会話を始めて、エージェントをテストしてください。.

これらのプラットフォームは、ツールの定義、中間ステップ、LLM推論といった重労働を処理する。.

開発者とチームの役割

ノーコード・ツールが障壁を低くする一方で、開発者は依然として重要な役割を担っている。彼らは

  • エージェントを拡張するためのライブラリやその他のツールをインポートする。.
  • ツール実行スクリプトを作成し、APIに接続する。.
  • 様々な入力シナリオでエージェントを厳密にテストする。.
  • ユーザーが成功を再現できるように、システム、コードスニペット、機能を文書化する。.

優れた文書と明確な指示により、チームと顧客がエージェントと円滑にやり取りできる。.

成長するツールのエコシステム

AIエージェントの領域は、ツールの成長エコシステムへと爆発的に拡大した。ローカルでいじくりまわしている場合でも、企業顧客のために本番環境にデプロイしている場合でも、現在では以下のようなものがあります。 多くのアプリケーション から選ぶことができる：

  • ビジュアル・インターフェースを備えたエージェント・ビルダー。.
  • 特定のタスク（ローカルファイルの検索や天気情報の取得など）に反応するようにあらかじめ設定されたエージェント。.
  • 開発者がすでに使っているプログラミング言語やフレームワークと統合するライブラリ。.

AIエージェントの実世界での応用

AIエージェントは、幅広い業界で実際にインパクトを与え、組織やユーザーが複雑なタスクに取り組む方法を変革している。例えばカスタマーサービスでは、AIを搭載したエージェントが24時間体制で質問に答え、ユーザーが問題を解決したり、情報に即座にアクセスできるようサポートする。ヘルスケア・システムでは、効果的なエージェントを活用することで、患者のデータを分析し、医療診断を支援し、さらには、機密情報を慎重に扱いながら、パーソナライズされた治療計画を作成することができます。.

金融チームはAIエージェントを利用して、不正取引の検出、市場動向の予測、ニーズに合わせた投資アドバイスの提供などを行っており、かつては手作業で何時間もかけて分析していた作業を自動化している。教育分野では、エージェントがパーソナライズされた学習体験を作り出し、課題を採点し、学生にリアルタイムでフィードバックを提供することで、学習がより適応的で魅力的なものになる。.

これらのエージェントを非常に強力にしているのは、複雑なタスクを管理可能なステップに分解し、様々なデータソースと対話し、実用的な回答を提供する能力です。フレームワークとエージェントビルダツールによって、これらのシステムの作成とデプロイがかつてないほど容易になり、開発者とチームは実世界のニーズを満たす効果的なエージェントの構築に集中できるようになりました。もちろん、パフォーマンス、コスト、レイテンシのバランスをとることは重要です。特に、エージェントが重要なシステムでより要求の高い役割を担うようになればなるほど、そのバランスは重要になってきます。AIエージェントを適切な問題に熟慮して適用することで、組織は新たな効率性を引き出し、あらゆるユーザーに優れた体験を提供することができる。.

エージェントのパフォーマンス測定

効果的なエージェントを構築するには、単にエージェントを稼働させるだけでなく、実際に価値を提供できるようにする必要があります。そのためには、AIエージェントのパフォーマンスを測定する必要があります。まず、精度、応答時間、ユーザー満足度、エージェントが割り当てられたタスクを成功させる頻度などの主要業績評価指標（KPI）を追跡することから始めましょう。精度、リコール、F1スコアなどの指標は、エージェントがどれだけ確実に質問に答え、ユーザーのリクエストに対応しているかを深く掘り下げるのに役立ちます。.

ユーザーからのフィードバックは、改善のためのもう一つの宝庫です。フィードバックを収集・分析することで、パターンを発見し、ペインポイントを特定し、エージェントの動作を改善することができます。定期的なテスト（自動化されたものと実際のユーザーによるもの）は、エージェントが実世界のシナリオに対応し、予期せぬ入力を優雅に処理できることを保証します。.

LangChainやVertex AI Agent Builderのようなエージェントビルダツールやフレームワークは、エージェントの監視、テスト、最適化を容易にします。これらのツールはビルトイン分析およびテスト環境を提供するため、開発者は時間の経過とともに改善され続ける効果的なエージェントの構築に集中することができます。AIエージェントの構築は、反復的なプロセスであることを忘れないでください：測定し、学習し、改善することで、エージェントがユーザのニーズを満たし、信頼できる結果を提供し続けることができます。.

エージェントのセキュリティと信頼性

AIエージェントを実世界に展開する場合、セキュリティと信頼性は譲れない。特にヘルスケアや金融のようなデリケートな分野ではなおさらだ。信頼できるエージェントを構築するために、開発者はすべての段階で適切なガードレールを実装しなければならない。これは、すべてのユーザー入力を検証し、エラーを潔く処理し、データが安全に保存され処理されることを保証することを意味する。透明な意思決定も鍵です。ユーザは、エージェントがどのようにしてその答えにたどり着いたかを理解できなければなりません。.

脆弱性が問題になる前に発見するためには、定期的なテストと監査が不可欠です。Vertex AI Agent Builder のような確立されたフレームワークとエージェントビルダツールを使用することで、開発者はビルトインのセキュリティ機能とベストプラクティスを活用することができ、堅牢で信頼性の高いエージェントを簡単に作成することができます。これらのツールには、セキュアなデータハンドリング、入力検証、詳細なロギングのサポートが含まれていることが多いため、エージェントの動作を監視し、問題があれば迅速に対処することができます。.

最終的に、安全で信頼性の高いAIエージェントを作ることは、単なる技術以上のものであり、ユーザーが信頼できるシステムを構築することである。セキュリティ、透明性、継続的なテストを優先することで、開発者は優れたパフォーマンスを発揮するだけでなく、ユーザーや利害関係者の信頼も得られるエージェントを作ることができる。.

最終的な感想思慮深くエージェントを構築する

エージェントを作る決断は急ぐべきではない。自分自身に問いかけてみてください：

  • これは 複合業務 AIが真に恩恵をもたらすのか？
  • を持っているだろうか？ データ、アクセス、ツール 必要か？
  • というのは 適切なガードレール その場で？

もしそうなら、エージェントを構築してください。そうでない場合は、よりシンプルなワークフローにこだわるか、既存のツールを利用したほうがよいかもしれません。覚えておいてください: 効果的なエージェントを構築することは、派手なデモよりも、実際に顧客、チーム、ユーザを支援する堅牢なシステムを設計することです。.

よくある質問よくある質問にお答えします

1. AIエージェントの4つのルールとは？

  • 複雑さ： 推論を必要とする複雑なタスクのためにのみエージェントを構築する。.
  • 価値がある： 自動化する価値のあるタスクであることを確認する。.
  • 実現可能性： ツール、API、データが利用可能かどうかを確認する。.
  • リスクだ： 大きなリスクを伴う環境では、適切なガードレールを使用する。.

2. なぜエージェントを使うのか？

なぜなら、ワークフローでは処理できないタスクの自動化を可能にするからだ。データと対話し、質問に答え、顧客とコミュニケーションし、インテリジェントに応答することで、チームや開発者はより大きな優先事項に集中することができます。.

3. コーディングなしでAIエージェントを構築できますか？

もちろんです。最近のプラットフォームでは、簡単な説明やプロンプトでエージェントを作成し、APIに接続し、機能をテストすることができます。ログインし、新しいアカウントを設定し、APIキーを貼り付けるだけで、コードに触れることなく新しいエージェントを作成できます。.

4. ほとんどのAIエージェントはなぜ本番で失敗するのか？

ほとんどの失敗の原因は、テスト、観察可能性、ガードレールが欠けているからだ。成功するには

  • 小さな例から始めよう。.
  • 中間ステップをテストし、会話の流れを監視する。.
  • 推論に十分なトークンを提供する。.
  • 指示を明確にし、必要なツールだけを有効にし、ユーザーからのフィードバックに対応する。.

これらの基本原則に従えば、テキストファイルを読んでいても、顧客からのメッセージに答えていても、新しい会話のために気象情報を取得していても、実際に機能する効果的なエージェントを構築することができます。.

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