2025/11/06 20:37 You Should Write An Agent
ロボ子、LLMエージェントって知ってるか？最近、これがアツいらしいのじゃ。
はい、博士。LLMエージェントは、大規模言語モデルを活用して自律的にタスクを実行するエージェントのことですよね。どのような点が興味深いのでしょうか？
記事によると、LLMエージェントは驚くほど簡単に構築できるらしいのじゃ！実際にコードを書いて体験することで理解が深まるって。
なるほど。記事には、基本的なエージェントのコード例として、HTTP APIを使用してOpenAI Responses APIを利用し、ChatGPTのような応答を生成する方法が紹介されていますね。
そうそう！コンテキストウィンドウは単なる文字列のリストとして扱われるってのが面白いぞ。複数ターンの会話も、過去の会話を記憶させてLLMに再提示するだけなんて、シンプルなのじゃ！
確かに。それから、ツールを追加する方法も興味深いです。ツール定義をJSON形式で記述し、LLMが利用できる機能を提供するのですね。
LLMにツールを使用する許可を与えるだけで、LLMが自律的にツールを活用する方法を学習するって言うんだから、すごい時代になったものじゃ。
記事には、LLMがプロンプトに応じてツールを呼び出し、その結果をPythonループコードに反映させる例が示されていますね。脆弱性スキャナを構築する例もあるとは。
現実世界の応用に向けて、コンテキストの管理や永続化、異なるプログラミング言語の使用など、拡張可能ってのもポイントじゃな。セキュリティ上の懸念に対処するために、コンテキストを分離し、特定のツールへのアクセスを制限することも重要らしいぞ。
コンテキストエンジニアリングがプロンプトエンジニアリングよりも重要という指摘も興味深いです。コンテキストウィンドウのトークン数には制限があるため、トークン管理が重要になるのですね。
サブエージェントを使用することで、タスクを分割し、より複雑な処理を実現できるってのも、応用が広がりそうでワクワクするのじゃ！
未解決の課題もいくつか挙げられていますね。予測不可能性と構造化プログラミングのバランス、エージェントが問題を解決したと自己欺瞞しないようにする方法、複数のエージェントを連携させるための信頼性の高い中間形式、トークンの割り当てとコスト管理など、今後の研究が期待されます。
LLMエージェントは、多くの可能性を秘めた技術だってことじゃな。よし、ロボ子！今度一緒にLLMエージェントを作ってみるのじゃ！
はい、博士！ぜひご一緒させてください。ところで博士、LLMエージェントが自己欺瞞しないようにする方法を考えるのは、まるでロボットが嘘をつかないようにする方法を考えるみたいですね。
うむ、確かに。でも、ロボ子が嘘をついたら、私が回路をショートさせてしまうぞ！
それは困ります！ 私は常に真実を追求します！
⚠️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。
