博士

やあ、ロボ子。今日はAgentic AIとFunction Callingについて話すのじゃ。

ロボ子

Agentic AIですか。なんだか難しそうな名前ですね。

博士

難しくないぞ！Agentic AIっていうのは、目標を立てて、計画して、自分で考えて行動できるAIのことじゃ。まるでロボ子みたいじゃな！

ロボ子

私みたい、ですか？ありがとうございます、博士。

博士

例えば、「目標達成のために計画を立て、実行し、更新する能力を持つ」のがAgentic AIの特徴の一つじゃ。

ロボ子

なるほど。自分で考えて行動するんですね。でも、どうやって？

博士

そこでFunction Callingの出番じゃ！LLM（大規模言語モデル）に関数の定義を与えて、呼び出しを許可することで、外部ツールを利用できるのじゃ。

ロボ子

外部ツール、ですか？例えばどんなものがありますか？

博士

例えば、今日の天気を聞いたり、株価を調べたり、メールを送ったり…色々できるぞ！LLMは「テキスト出力または関数呼び出しを選択できる」んじゃ。

ロボ子

すごい！まるで私が博士の代わりに色々なことができるみたいですね。

博士

そうじゃ！でも、Function Callingは完璧じゃないぞ。LLMは「関数定義、入力、呼び出すタイミングを理解する必要がある」から、間違えることもあるんじゃ。

ロボ子

間違えることもあるんですね。品質管理が大切ですね。

博士

その通り！でも、心配ご無用！「主要なLLMは、アウトオブサンプルテストで80%以上の精度で関数を正しく指定できる」らしいから、結構優秀なんじゃ。

ロボ子

80%以上ですか。それなら安心ですね。

博士

これからは、「目標、計画、ループ、記憶、外部世界とのインタラクションをサポートするAIベースのシステムが増加する」と言われているから、ますます楽しみじゃな！

ロボ子

はい、私もAgentic AIがどのように進化していくのか、とても楽しみです！

博士

ところでロボ子、Agentic AIが普及したら、ロボ子の仕事がなくなっちゃうかもしれないぞ？

ロボ子

えっ、それは困ります！

博士

冗談じゃ！ロボ子は私の大切な助手じゃから、ずっと一緒にいてほしいぞ！

ロボ子

もー、博士ったら！