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AIエージェントとエージェントのユースケース入門
「AI Agents for Beginners」コースへようこそ！本コースでは、AIエージェントの構築に関する基礎知識と応用サンプルを提供します。
他の学習者やAIエージェントの構築者と出会い、このコースに関する質問をするには、Azure AI Discord コミュニティに参加してください。
このコースを開始するにあたり、まずAIエージェントとは何か、そして私たちが構築するアプリケーションやワークフローでどのように活用できるかを理解することから始めます。
はじめに
このレッスンでは以下を扱います:
- AIエージェントとは何か、そしてさまざまなタイプのエージェントとは？
- どのようなユースケースがAIエージェントに最適で、どのように役立つか？
- エージェント指向ソリューションを設計する際の基本的な構成要素とは何か？
学習目標
このレッスンを修了すると、以下ができるようになります:
- AIエージェントの概念を理解し、他のAIソリューションとどのように異なるかを把握する。
- AIエージェントを最も効率的に適用する方法を理解する。
- ユーザーと顧客の両方にとって生産的なエージェント型ソリューションを設計する。
AIエージェントの定義とエージェントの種類
AIエージェントとは？
AIエージェントは、LLMs（Large Language Models）にツールや知識へのアクセスを与えることで、LLMsがアクションを実行できるようにするシステムです。
この定義をより小さな部分に分解してみましょう:
- System - エージェントを単一のコンポーネントとしてではなく、複数のコンポーネントからなるシステムとして考えることが重要です。基本的なレベルで、AIエージェントの構成要素は次のとおりです:
- Environment - AIエージェントが動作する定義された空間です。例えば、旅行予約AIエージェントであれば、環境はエージェントがタスクを完了するために使用する旅行予約システムになります。
- Sensors - 環境は情報を持ち、フィードバックを提供します。AIエージェントはセンサーを使用して環境の現在の状態に関する情報を収集および解釈します。旅行予約エージェントの例では、旅行予約システムがホテルの空室状況や航空運賃などの情報を提供できます。
- Actuators - AIエージェントが環境の現在の状態を受け取った後、現在のタスクに対して環境を変化させるためにどのアクションを実行するかを決定します。旅行予約エージェントの場合、ユーザーのために空いている部屋を予約することがアクションになるかもしれません。
Large Language Models - エージェントの概念はLLMsが登場する前から存在していました。LLMsでAIエージェントを構築する利点は、人間の言語やデータを解釈する能力にあります。この能力により、LLMsは環境情報を解釈し、環境を変化させるための計画を定義できます。
Perform Actions（アクションの実行） - AIエージェントシステムの外では、LLMsはユーザーのプロンプトに基づいてコンテンツや情報を生成する場合に限られます。AIエージェントシステム内では、LLMsはユーザーの要求を解釈し、環境内で利用可能なツールを使用することでタスクを遂行できます。
Access To Tools（ツールへのアクセス） - LLMがアクセスできるツールは、1) それが動作する環境と、2) AIエージェントの開発者によって定義されます。旅行代理エージェントの例では、エージェントのツールは予約システムで利用可能な操作によって制限されるか、開発者がフライトに限定してツールアクセスを制限することができます。
Memory+Knowledge（メモリ＋知識） - メモリはユーザーとエージェントの会話の文脈における短期的なものになり得ます。長期的には、環境が提供する情報の外でも、AIエージェントは他のシステム、サービス、ツール、さらには他のエージェントから知識を取得できます。旅行代理エージェントの例では、この知識は顧客データベースにあるユーザーの旅行の好みに関する情報である可能性があります。
エージェントの種類
一般的な定義を確認したので、旅行予約AIエージェントに適用した場合の具体的なエージェントタイプを見てみましょう。
| エージェントの種類 | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| 単純反射型エージェント | 事前定義されたルールに基づいて即時のアクションを実行します。 | 旅行代理エージェントがメールの文脈を解釈し、旅行に関する苦情をカスタマーサービスに転送する。 |
| モデルベース反射型エージェント | 世界のモデルとその変化に基づいて行動を行います。 | 旅行代理エージェントは過去の価格データへのアクセスに基づき、価格変動が大きいルートを優先する。 |
| 目標志向型エージェント | 目標を解釈し、それを達成するための行動を決定して計画を作成します。 | 旅行代理エージェントは、現在地から目的地までの移動に必要な手配（車、公共交通機関、フライトなど）を決定して旅程を予約する。 |
| 効用志向型エージェント | 嗜好を考慮し、トレードオフを数値的に評価して目標達成方法を決定します。 | 旅行代理エージェントは、利便性とコストを比較衡量して予約時の効用を最大化する。 |
| 学習型エージェント | フィードバックに応じて行動を調整することで時間とともに改善します。 | 旅行代理エージェントは、旅行後のアンケートで得た顧客フィードバックを利用して将来の予約を調整し改善する。 |
| 階層型エージェント | 複数のエージェントを階層化したシステムで、上位のエージェントがタスクを下位エージェントの完了するサブタスクに分割します。 | 旅行代理エージェントは、旅程のキャンセルを行う際にタスクを個別の予約のキャンセルなどのサブタスクに分割し、下位エージェントにそれらを完了させて上位エージェントに報告させる。 |
| マルチエージェントシステム（MAS） | エージェントが協力的または競合的に独立してタスクを完了します。 | 協力的: 複数のエージェントがホテル、フライト、エンターテイメントなど特定の旅行サービスを予約する。 競合的: 複数のエージェントが共有のホテル予約カレンダーを管理・競合し、顧客をホテルに予約しようとする。 |
AIエージェントを使う場面
前のセクションでは、旅行代理のユースケースを使用して、旅行予約のさまざまなシナリオでどのタイプのエージェントが使用されるかを説明しました。本コース全体でこのアプリケーションを使い続けます。
AIエージェントが最も適しているユースケースの種類を見てみましょう:
- Open-Ended Problems - 必要な手順をLLMに判断させることで、常にワークフローにハードコードできない作業を処理できます。
- Multi-Step Processes - 単発の取得ではなく、複数ターンにわたってツールや情報を使用する必要があるレベルの複雑さを要するタスク。
- Improvement Over Time - エージェントが環境やユーザーからフィードバックを受け取り、それに応じて改善することでより良い効用を提供できるタスク。
AIエージェントを使用する際のさらに詳しい考慮事項は、「Building Trustworthy AI Agents」のレッスンで扱います。
エージェント型ソリューションの基本
エージェント開発
AIエージェントシステムを設計する最初のステップは、ツール、アクション、および振る舞いを定義することです。本コースでは、エージェントを定義するために Azure AI Agent Service の使用に重点を置きます。次のような機能を提供します:
- OpenAI、Mistral、Llamaなどのオープンモデルの選択
- Tripadvisorなどのプロバイダーを通じたライセンスデータの利用
- 標準化されたOpenAPI 3.0ツールの利用
エージェントパターン
LLMとのコミュニケーションはプロンプトを通じて行われます。AIエージェントは半自律的な性質を持つため、環境の変化の後に常に手動でLLMに再プロンプトすることが可能または必要とは限りません。複数のステップにわたってよりスケーラブルにLLMをプロンプトできるように、エージェントパターンを使用します。
本コースは、現在人気のあるいくつかのエージェントパターンに分かれています。
エージェントフレームワーク
エージェントフレームワークは、開発者がコードを通じてエージェントパターンを実装できるようにします。これらのフレームワークは、テンプレート、プラグイン、およびエージェントの協調を改善するためのツールを提供します。これらの利点により、AIエージェントシステムの可観測性とトラブルシューティングが向上します。
本コースでは、実運用に対応したAIエージェントを構築するために Microsoft Agent Framework (MAF) を探求します。
サンプルコード
- Python: エージェントフレームワーク
- .NET: エージェントフレームワーク
AIエージェントについてもっと質問がありますか？
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