現実世界における自律型システム

AI エージェント入門

Adel Nehme

VP of AI Curriculum, DataCamp

既製のエージェントツールを使う際のベストプラクティス

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既製のエージェントツールを使う際のベストプラクティス

ベストプラクティス

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• 文脈を含む便利なプロンプトの設計

¹ GPT-4oで生成された画像

文脈を含む役立つプロンプトの設計

効果的なプロンプトパターン

• 良いプロンプトの詳細な例
• 作業中のタスクの文脈

AI支援コーディングのユースケース: コードを更新中

• 最終コードの具体例
• 元のコードの文脈と、更新が必要な理由

既製のエージェントツールを使う際のベストプラクティス

ベストプラクティス

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• 文脈を含む便利なプロンプトの設計
• エージェントの能力と限界の理解

¹ GPT-4oで生成された画像

機能と制約の理解

• どのツールにアクセスできるか？- モデル情報はどこまで最新か？

既製のエージェントツールを使う際のベストプラクティス

ベストプラクティス

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• 文脈を含む便利なプロンプトの設計
• エージェントの能力と限界の理解
• エージェントの出力を必ず確認する

¹ GPT-4oで生成された画像

エージェントの出力を常に確認する

¹ DataCamp, https://www.datacamp.com/blog/ai-hallucination

既製のエージェントツールを使う際のベストプラクティス

ベストプラクティス

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• 文脈を含む便利なプロンプトの設計
• エージェントの能力と限界の理解
• エージェントの出力を必ず確認する
• 常にコストを意識する

¹ GPT-4oで生成された画像

常にコストを意識する

¹ GPT-4oで生成された画像

既製のエージェントツールを使う際のベストプラクティス

ベストプラクティス

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• 文脈を含む便利なプロンプトの設計
• エージェントの能力と限界の理解
• エージェントの出力を必ず確認する
• 常にコストを意識する
• AIエージェントを責任を持って使用する

¹ GPT-4oで生成された画像

AIエージェントを責任を持って使用する

¹ GPT-4oで生成された画像

AIエージェントの設計と構築のベストプラクティス

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AIエージェントの設計と構築のベストプラクティス

ベストプラクティス

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• 常に人の介入を前提に設計する

¹ GPT-4oで生成された画像

常に人の介入を前提に設計する

AIエージェントの設計と構築のベストプラクティス

ベストプラクティス

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• 常に人の介入を前提に設計する
• 本当にエージェントが必要ですか？

¹ GPT-4oで生成された画像

エージェントは本当に必要か？

AIエージェントを使用する基準

1. 複雑な意思決定を要する
2. 非構造化データへの強い依存が必要
3. 保守が難しいルール
4. 適応的な問題解決を要する

エージェント型ユースケースの例

1. 自律型カスタマーサポートシステム
2. コードベースを読み取り、更新内容を提示し、自動で実装できるコーディングアシスタント
3. 調査を統合できるディープリサーチアシスタント

AIエージェントの設計と構築のベストプラクティス

ベストプラクティス

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• 常に人の介入を前提に設計する
• 本当にエージェントが必要ですか？- 常にコストを意識する

¹ GPT-4oで生成された画像

常にコストを意識する

¹ GPT-4oで生成された画像

AIエージェントの設計と構築のベストプラクティス

ベストプラクティス

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• 常に人間の介入を前提に設計する
• エージェントは本当に必要か？- 常にコストを意識する
• シンプルに始めて、改善する

¹ GPT-4oで生成された画像

シンプルに始めて、改善する

¹ GPT-4oで生成された画像

AIエージェントの設計と構築のベストプラクティス

ベストプラクティス

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• 常に人間の介入を前提に設計する
• エージェントは本当に必要か？- 常にコストを意識する
• シンプルに始めて、改善する
• すべてをモニタリングする

¹ GPT-4oで生成された画像

すべてをモニタリングする

¹ GPT-4oで生成された画像

練習しましょう！

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