AIエージェントとは（UB Tech vol.21）

UB Tech vol.21 AIエージェントって何から始める？ソフトウェアエンジニアによる挑戦
https://connpass.com/event/370935/

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関数呼び出しの概要
https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/multimodal/function-calling?hl=ja

UB Tech Vol.8「ChatGPT / OpenAI API / LLM活用事例 ～ NewsPicksと朝日新聞の合同勉強会を公開」
https://www.youtube.com/watch?v=0RbwiCA3p-g

Transcript

1. 1 AIエージェントとは UB Tech vol.21 AIエージェントって何から始める？ソフト ウェアエンジニアによる挑戦
2. • 「AIエージェントってそもそも何？」 • 「AI開発は機械学習に強くないと難しいのでは？」 今回のconnpassページより 以下に答える10分間です （続く取り組みの話に向けた準備） 2
3. • で き る！！ だいぶアプリケーション開発です • 機械学習の知識が増えていくと、よりうまくAI開発できます（低いレイ ヤーを知るということ） • 「今できないことがあっても大丈夫。これからできるようになればい いって思います」（ミリアニ 9話） 機械学習が分からなくても、AI開発できますか？ 3
4. • 2019年〜 ユーザベース Speeda事業・機械学習エンジニア（7年目） • 好き・得意な言語はPython • エンジニアコミュニティではnikkie（にっきー）として知られる • ブログ https://nikkie-ftnext.hatenablog.com/ 自己紹介（ふたつぎ at ユーザベース） 4 最近読んでます
5. • 💡身近なAIエージェントを観察してみよう • ふだんお世話になっているコーディングエージェント • Cursor / Claude Code / Codex CLI / Gemini CLI etc.etc. AIエージェントってなんだろう 5
6. ファイルを読んだり、ファイルに書いたり、シェルでコマンドを実行したり 例：GitHub Copilot 6 ファイル awesome.pyを 要約して
7. AIエージェントの正体は、 LLM（大規模言語モデル） 7
8. • テキストでおしゃべりできる＝自然言語で扱える • 例：「翻訳して」「要約して」「分類して」（UB Tech Vol.8「ChatGPT / OpenAI API / LLM活用事例 ～ NewsPicksと朝日新聞の合同勉強会を公 開」） • 前提知識がなくてもプロンプトを送るだけで結果を得られる！試行錯誤 できる！（機械学習の流れを変えた） LLM（例：ChatGPT）はすごい 8
9. • プログラムを書いたり、コードベースを検索したり • おしゃべりにとどまらない（「ファイルを読み書きしてるじゃん！」） • 👉拡張されたLLM コーディングエージェントは、 本当にChatGPTと同じもの？ 9
10. • ChatGPTっておしゃべりだけで、道具は使えなくない？ • 💡道具の使い方をテキストで出力させる（天才！！） • Tool call（Function call）と呼ばれる技術 主な拡張：道具を使う 10
11. https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/multimodal/function-calling?hl=ja より Tool call（ツールの使用） 11
12. 1. プロンプト + 「あなたはこんなツールが使えま すよ（ツール説明・引数）」 12 ファイル awesome.pyを 要約して 「ファイルawesome.pyを要約して」 ReadFileツール、WriteFileツール、etc ReadFileツール WriteFileツール Bashツール etc.
13. 2. LLM🤖「プロンプトに応じるためにこのツール を使ったほうがよさそうだな」＝JSON形式で返す 13 ファイル awesome.pyを 要約して {“function_call”: {“name”: “ReadFile”, “args”: {“file”: “awesome.py”}} ReadFileツール WriteFileツール Bashツール etc.
14. 14 3. JSONを元にツールを実行 ファイル awesome.pyを 要約して readFile(“awes ome.py”)実行 ReadFileツール WriteFileツール Bashツール etc.
15. 4. ツールの結果をLLMに送る(プロンプト + ツール 定義 + 🤖このツール呼びます + ツール実行結果) 15 ファイル awesome.pyを 要約して 「ファイルawesome.pyを要約して」 ReadFileツール、WriteFileツール、etc {“function_call”: {“name”: “ReadFile”, “args”: {“file”: “awesome.py”}} <awesome.pyの内容> ReadFileツール WriteFileツール Bashツール etc.
16. 16 5. 🤖「最終回答はこれこれ」 ファイル awesome.pyを 要約して awesome.pyに はAIエージェン トの実装があ り... ReadFileツール WriteFileツール Bashツール etc.
17. • 🤖「指定されたファイルを見たほうがよさそうだな」-> Read • 🤖「実装分かったのでファイルに書くか」-> Write GitHub Copilotの例（イメージ） 17
18. • AIエージェントの1側面：道具を持ったLLMを伝えました • おしゃべりするだけですが、「道具をこう使いたい」とおしゃべりさせ るアイデア • 結果、おしゃべりにとどまらず、現実世界に作用できる（例：コーディ ングエージェント） • Anthropicの定義：LLMs autonomously using tools in a loop (ref) まとめ🌯 AIエージェントとは 18
19. • Model Context Protocol：道具の定義や呼び出しの共通規格として加熱 • コンテキストエンジニアリング：道具が100個ある時、全部伝える？ • 道具とは別に、思考（プロンプトの応答を計画したり） • AIエージェントの性能（ユーザ価値）をどう評価するか（定量？定 性？） • AIエージェント使わずに価値提供できるならそれがよい 10分で語りきれなかった話題🙏 19
20. このあとの話をお楽しみください！ Happy Halloween 👻 🎃 ご清聴ありがとうございました 20