ソフトウェア開発、AI、大規模言語モデル（LLM）に携わっているなら、AIエージェントを日常的に使っている可能性が高いでしょう。この記事では、最初のエージェントを構築する方法を紹介します。構築に入る前に、この用語を定義しておく価値があります。答えは多様ですが、多くの人は次のように考えています。AIエージェントとは、LLMを使い、ループの中で1つ以上のツールを呼び出して目標を達成するソフトウェアシステムである。その目標は、簡単な質問への回答から、ブラウザを操作して航空券を予約することや、複雑なソフトウェアの開発まで、さまざまです。
エージェント型システムにおいて、ループとはモデル、アプリケーション、そのツールの間のサイクルを指します。文字通りのwhile文やfor文は必要ありません。ここでの例はこのサイクルを一度だけ通ります。モデルがツールを要求し、Pythonがそれを実行し、モデルが結果を使って回答します。エージェントは設計上、最初は物事をシンプルに保つため、複雑なことは何もしません。
この例は、架空のオンラインショップのサポートアシスタントです。注文データはSQLiteデータベースに格納されているため、言語モデルだけでは注文に関する質問に答えられません。そこでモデルは、get_order_totalというPython関数を要求します。この関数はデータベースに問い合わせて実際の値を返します。Sarah Jonesさんの注文1001の正しい合計金額はGBP 96.95です。
モデルは操作を要求できますが、それが許可されるかどうかを判断し、実行するのはPythonです。モデルはOllamaを通じてローカルで動作するため、クラウドアカウントやAPIキーは不要です。プログラムは要求された関数、その引数、データベースの結果を表示するので、やり取りがエージェントフレームワークの内部に隠れることなく見えるようになります。
出典: Towards Data Science · 要約：HeadlinesBriefing