AI Agent

この技術を一言で説明すると

目標と実行結果を見ながら、モデルが次の行動やツールを選んで作業を進めるシステムです。「エージェント」の定義には幅があり、本記事はAnthropicの設計上の区別を採用します。

なぜこの技術が必要なのか

調査やコード修正では、最初から必要な手順をすべて決められないことがあります。検索結果やテスト結果に応じて次の行動を変える仕組みが役立ちます。

従来は何が問題だったのか

固定した処理順序では、想定外の分岐や失敗に対応する条件が増えていきます。一方、単発の回答だけでは外部で作業を実行し、その結果を確認する工程が不足します。

技術の仕組み

モデルへ目標・現在の状態・利用可能なツールを渡し、選ばれた操作を実行します。結果を次の入力へ戻し、完了条件か停止条件に達するまで繰り返します。ツールを実行するのは周囲のプログラムであり、モデルの出力を無制限に実行する必要はありません。

具体的な使用例

コード修正なら、ファイルを読む、変更する、テストする、失敗箇所を修正する流れが考えられます。テスト合格だけで要件を満たすとは限らないため、差分レビューも必要です。

類似技術との違い

メリット・デメリット

柔軟性が利点ですが、誤った判断が次の行動へ波及します。ツール呼び出し回数、時間、変更範囲に上限を設け、重要な書き込みには用途に応じた承認点を設けます。自由度が大きいほど成功するとは限りません。

実装方法

まず固定のワークフローで達成できるかを評価します。動的判断が必要な部分だけをエージェント化し、実行ログと再現可能な評価課題を用意します。以下は外部接続のない停止条件の説明例です。

def run_agent(state, choose_action, execute, limit=8):
    for _ in range(limit):
        action = choose_action(state)
        if action == "finish":
            return state
        state = execute(action, state)  # 権限確認は実行側で行う
    raise RuntimeError("実行回数の上限に達しました")

最新動向

公式のBuilding effective agents記事は、公開後にツール事情が変わった旨を追記しています。そのため本稿は特定の製品名の推奨ではなく、ワークフローと自律的なループの違いを採用しています。Context Engineering記事では、長い作業を支える情報管理も扱われています。