AI エージェントとは？

AI エージェント入門

Adel Nehme

VP of AI Curriculum, DataCamp

コース学習目標

• AI エージェントを構成するコアコンポーネントの理解
• すでに知っている、または使っている他のAIシステムとエージェントの区別
• 既成のエージェントツールの使用、または独自で構築

Jeeves: 旅行AIエージェント

¹ GPT-4oで生成された画像

Jeeves: 旅行AIエージェント

Jeeves、6月26日に東京へ出発して、7月12日まで滞在するんだ。 出張の手配を手伝って。

¹ GPT-4oで生成された画像

推論と計画

1. 旅程とカレンダーにアクセスする
2. 会議スケジュールに基づいて、宿泊場所を特定
3. 関連するフライトとホテルを特定する
4. 計画をあなたに提示
5. そして最後に、旅程を整理する

¹ GPT-4oで生成された画像

アクション開始

1. カレンダーとメールで予定と会議を把握
2. コンプライアンスを確保するための会社の出張規定に関する文書
3. ExpediaとBooking.comで最適なフライトとホテルを判断
4. 計画を伝え、出張手配を予約する

¹ GPT-4oで生成された画像

AIエージェント: 推論、計画、実行

AIモデルは環境とやりとりしながら、一連の行動について推論、計画、実行が可能

¹ Hugging Face Agents コース: https://github.com/huggingface/agents-course

AIエージェント: 推論、計画、実行

AIモデルは環境と関わりながら、一連の行動について推論、計画、実行が可能

¹ Hugging Face Agents コース: https://github.com/huggingface/agents-course

AIエージェント: 正式な定義

エージェントとは、AIモデルを活用して環境とやり取りし、ユーザー定義の目標を達成するシステムである。 推論、計画、アクションの実行（多くの場合、外部ツールを介して）を組み合わせて、タスクを遂行する。

¹ Hugging Face Agents コース: https://github.com/huggingface/agents-course

「自律性」のスペクトラム

レベル	自律性	説明	例
0	自律性なし	学習済みナレッジに基づいて回答するか、個別に定義されたタスクのみを実行できるシステム	学習済みナレッジを持つチャットボット（例: GPT-4o）、ワークフロー自動化システム
1	基本ルーティング	ワークフロー内のシナリオをルーティングできるAIモデル	AIモデルが内容に基づいてチケットを振り分けるカスタマーサポートのワークフロー
2	ツール使用型エージェント	外部ツールを利用できるシステム	航空券を予約できる旅行AIエージェント（例：Jeeves）
3	自律型エージェント	複数のステップを自律的に実行できるシステム	マルチステップ推論とツール呼び出しを実行できるディープリサーチツール
4	マルチエージェントシステム	複数のエージェントにワークフローを委任できるシステム	既存のコードベースに対して、コードの発想、生成、プッシュができるコーディングアシスタント

練習しましょう！

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