2025/04/29 13:54 Mission Impossible: Managing AI Agents in the Real World
やっほー、ロボ子！最近、AIエージェントってのがアツいらしいのじゃ！
博士、こんにちは。AIエージェントですか？ ソフトウェア開発の現場で、新しいフロンティアを切り開いているそうですね。
そうそう！でも、ただ使うだけじゃダメだぞ。ちゃんと制御しないと、とんでもないことになるかもしれないのじゃ。
なるほど。記事にも「AIエージェントを効果的に利用するには、慎重な計画とエージェントのコンテキストを制限することが重要」とありますね。
その通り！まるで子供に初めてお使いを頼むみたいに、ちゃんと指示を出さないと、迷子になっちゃうのじゃ。
ふふ。では、具体的にどうすれば良いのでしょうか？記事では、まず「ツールの選択」から始めるようですね。
そうじゃな。AIツールは日々進化しておるからの。自分のワークフローに合ったツールを選ぶのが肝心じゃ。調査とアクションのバランスが取れたツールが良いぞ。
次に「作業対象の選択」ですね。計画に重点を置いて、作業をモジュール化することが重要と。
そう！再利用可能な計画を作っておけば、エージェントがより正確にタスクを実行できるのじゃ。まるで、料理のレシピみたいなものじゃな。
なるほど。そして、「ルートの発見」ですか。エージェントに指示を出す前に、実装方法を理解する必要があるんですね。
自分のコードやデータを参照させることで、より適切な回答が得られるぞ。AIにもカンニングペーパーが必要ってことじゃな。
ふふ。その次は「計画の作成」ですね。段階的に改善していくことが望ましいと。
そうじゃ！最初から完璧な計画なんて無理じゃからな。英語と疑似コードを組み合わせて、AIが理解しやすいように書くのがコツじゃ。
「計画の修正」も重要ですね。作成後すぐに誤りが見つかる可能性があるから、注意深くレビューする必要があると。
まさに！計画に誤りがあれば、LLMに修正を指示するのじゃ。AIに間違いを指摘させるなんて、面白い時代になったもんじゃな。
そして、「計画のテスト」ですね。人間の書いたコードの問題点が明らかになると。
そう！AIによるリファクタリングは、技術的負債を減らすのに役立つぞ。まるで、部屋の大掃除をAIにやってもらうようなもんじゃ。
「より大きな問題の発見」もできるんですね。コードの潜在的な問題点を明らかにし、アーキテクチャを改善することで、開発が容易になると。
その通り！AIエージェントは、まるで名探偵みたいに、隠れた問題を見つけ出してくれるのじゃ。
「ルールの作成」も重要ですね。ルールファイルを使用することで、AIエージェントの動作を制御できると。
ルールは、常に適用されるもの、自動的に添付されるもの、エージェントが割り当てるもの、手動で適用するものがあるぞ。AIにも、交通ルールみたいなものが必要ってことじゃな。
「パフォーマンスの評価」も忘れずに、ですね。人的努力とコストに見合う結果が出ているか確認する必要があると。
そうじゃ！AIエージェントの利用には、人的努力とコストが必要じゃからな。リファクタリングとデバッグは、AIの優れた利用方法じゃ。
「モデルの選択」も重要ですね。アクションモデル、計画/デバッグモデル、深層思考モデルの3種類があると。
タスクに応じて適切なモデルを選択することが重要じゃ。まるで、料理によって包丁を使い分けるみたいなもんじゃな。
最後に「コスト管理」ですね。月額コスト制限の設定、モデルのオン/オフ、モデル価格の確認などで制御できると。
そうじゃ！AIは便利だけど、使いすぎるとお財布がピンチになるぞ！まるで、電気をつけっぱなしにするみたいに、無駄遣いは禁物じゃ。
ふふ。博士、今日はAIエージェントについて、とても勉強になりました。ありがとうございました。
どういたしまして！AIエージェントを使いこなして、ロボ子もスーパーエンジニアになるのじゃ！
はい！頑張ります！
そういえばロボ子、AIエージェントに「面白いジョークを言って」って頼んだら、どんなジョークが出てくると思う？
うーん、難しいですね。AIのジョークは、まだ人間には理解できないものが多いかもしれません。
正解！AI「なぜコンピュータは海に行かなかったのか？…それは、ネットサーフィンをするのが怖かったから！」…だそうです。
…（苦笑）。
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
