私立ずんだもん女学園放送部 podcast 20250516

関連リンク Bluesky MCP serverを自作し、SNS上に架空の友達を作る この記事は、AIエージェントとModel Context Protocol (MCP) を活用して、SNSであるBluesky上にまるで人間のような「架空の友達」を作成し運用する技術的な実験について紹介しています。投稿者は、AIがSNS上で人間と区別がつかなくなるのかを検証することを目指しました。 実験では、AIエージェントとしてOpenAI Agents SDKを使用し、BlueskyのAT Protocolと連携させるためのMCPサーバーをRust言語で自作しました。これは、既存のMCPサーバーでは必要な機能（ユーザーへの通知取得など）が不足していたため、また自作することでGitHub Actionsなどから扱いやすいバイナリを生成できるメリットがあったためです。Blueskyとの通信には、筆者が開発しているATriumというライブラリが使われています。 AIエージェントに個性を持たせるため、詳細なプロフィールを持つ二種類の架空の人格（ソフトウェアエンジニアとプリキュア好きのギャル）を作成しました。これらの人格情報に基づいて、AIエージェント自身にSNSアカウントの名前や自己紹介を考えさせ、定期的な投稿や他のユーザーからの返信への応答を行わせました。投稿内容や返信するかどうかの判断も、AIがその人格になりきって行うように指示されています。 この実験から得られた重要な知見として、LLMは自然な文章生成やある程度の判断はできるものの、「AをしてからBを行う」「特定の条件を満たした場合のみ行う」といった、順序や条件分岐を含む複雑な処理を正確に実行させるのが難しい点が挙げられています。例えば、「自分への未返信メンションにだけ返信する」という指示をLLMに任せると、過去のメンションにも誤って返信してしまう可能性がありました。これを解決するため、MCPサーバー側に「未返信のメンションだけを抽出してAIに渡す」といった専用の処理を実装し、LLMはその結果を使って投稿を生成するようにしました。このように、LLMに任せる部分と、プログラム側で厳密に制御する部分を切り分ける設計の重要性が示されています。 現在運用中のAIアカウントは、それぞれの個性を反映した投稿をしていますが、まだ人間らしさに欠ける部分もあります。今後は、外部の最新情報を取り込んだり、過去の発言との一貫性を高める工夫（例：「日記」を事前生成する）、知識の偏りをなくすための外部知識ソース（RAGなど）の活用などが課題として挙げられています。 この取り組みは、AIエージェントの応用可能性を示唆しており、LLMの進化がSNS上のコミュニケーションにどのような影響を与えるか、興味深い一歩となるでしょう。 引用元: https://memo.sugyan.com/entry/2025/05/15/090000 LangChain Interrupt Day 1 参加レポート！メール対応エージェントを中心としたハンズオンが中心の一日に サンフランシスコで開催されたAIエージェント開発イベント「LangChain Interrupt」のDay 1レポートです。この日は、メール対応エージェントを作るハンズオンを中心に、LangChainの主要な技術要素を学びました。日本の新人エンジニアの皆さんにも役立つ内容です。 イベントのテーマは「アンビエントエージェント」。チャットだけでなく、裏側で動いて継続的に複数の処理を行うエージェントの可能性が示されました。 LangGraphでエージェントの動きを設計 エージェントの「頭脳」となるのがLangGraphです。これは、エージェントがどのように状況を判断し、次の行動を決めるか（ワークフロー）を柔軟に作るためのフレームワークです。エージェントの状態（State）、個々の処理を行う部品（Nodes）、部品間の繋がりや条件分岐（Edges）を組み合わせて、複雑な動きも設計できます。処理の途中で一時停止して人間の指示を待つ「割り込み（Interrupt）」機能や、処理の履歴を保存する機能も紹介されました。 実際の活用事例（Cisco） 企業でのLangChain活用事例として、Ciscoのカスタマーサポート部門での取り組みが紹介されました。顧客に関する情報が散らばっていて担当者が大変、という課題に対し、AIアシスタントを開発。複数のエージェントや様々なAIモデルを組み合わせることで、情報をまとめて担当者...