株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250715

関連リンク AIエージェントのサービス構築を検討しているあなたへ この記事は、これからAIエージェントサービスを開発する新人エンジニアに向けて、その基本的な概念から実践的な構築ガイドまでを分かりやすく解説しています。 AIエージェントとは、ユーザーに代わってタスクを自律的に遂行するシステムです。従来の決まったルールで動く自動化とは異なり、AIエージェントは高度な判断が必要な複雑なワークフロー（例えば、支払い不正の分析や、複雑な顧客対応、非構造化データの処理など）で特に力を発揮します。 AIエージェントの設計には、主に3つの大切な要素があります。 モデル: エージェントの「頭脳」となるLLM（大規模言語モデル）のことです。タスクの複雑さやコストを考慮して適切なモデルを選びますが、最初は高性能なモデルで動かしてみて、後からコストの低い小型モデルに切り替えるのがおすすめです。ツール: エージェントが外部システムと連携して情報を取得したり、実際のアクションを実行したりするためのAPI（アプリケーションプログラミングインターフェース）です。データ検索、情報更新、他のエージェントとの連携など、さまざまな機能を提供します。指示 (Instructions): エージェントがどのように振る舞うかを定める明確なガイドラインです。既存の業務手順書などを参考に、タスクを細かいステップに分け、具体的なアクションを定義し、想定外の状況（エッジケース）にも対応できるように工夫することが重要です。 エージェントの連携方法（オーケストレーション）には2つの主要なパターンがあります。 シングルエージェントシステム: 1つのエージェントが、必要なツールを増やしながら様々なタスクを処理する方法です。まずはこのシンプルな構成から始めることが推奨されています。マルチエージェントシステム: 複数のエージェントが協力してタスクをこなす方法で、複雑なワークフローでパフォーマンスや拡張性を高めたい場合に検討します。「マネージャー型」（指揮役のエージェントが専門エージェントに指示を出す）と「分散型」（複数のエージェントが対等にタスクをバトンリレーする）があります。 そして、AIエージェントを安全に運用するために不可欠なのが「ガードレール」です。これは、エージェントが危険な領域に逸脱しないように設ける「安全柵」のようなものです。ユーザー保護、機密情報保護、システム保護、ブランド保護などを目的に、入力のフィルタリング、不適切コンテンツの検出、ツール利用の制限など、複数の対策を組み合わせて多層的に防御します。開発初期から完璧を目指すのではなく、運用しながら段階的に強化していくのが効果的です。 この記事では、さらにAzure AI Agent Serviceを活用した実践的な実装例も紹介しています。これは、マネージャー型マルチエージェントシステムをAzureのサービス「Connected Agents」を使って構築するハンズオンの概要で、ユーザーからのリクエストをRouter Agentが受け取り、一般的な質問はGeneral Agent、簡単な質問はFAQ Agent、専門的な質問はExpert Agentといったように、適切な専門エージェントに振り分ける仕組みを簡単に実現できることが示されています。 AIエージェントのサービス構築は、まずは小規模な構成から始め、実際の利用状況に合わせて徐々に能力を拡張していくことが成功への道筋です。 引用元: https://zenn.dev/microsoft/articles/azure_nextjs_multi_agent 10個のAIアプリケーションと3個のAIエージェントを1人で開発してみた AIエンジニアの逆瀬川さんが、この半年間で個人開発した10個のAIアプリケーションと3個のAIエージェントについて紹介しています。これらの開発の背景には、「AIパートナー」というAIアシスタントの“手足”となるシステムを作り、現在の不便なAI利用体験を改善したいという強い思いがあります。Googleのような大企業が取るような戦略を個人で実行した点が特徴的です。 開発された3つのAIエージェントは、それぞれ異なる環境でのタスク自動化を目指しています。 Task Agent: 事前に用意されたツールを組み合わせてタスクをこなす「...