gpt-oss で叶える ローカル AI エージェントの夢

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1. gpt-oss で叶える ローカル AI エージェントの夢 2025.08.07 生成 AI 活用で開発生産性爆上げ LT hirykawa 1
2. 自己紹介 基本情報 所属: Contrea株式会社 役職: 医療系SaaS MediOS 開発責任者 X: @hirykawa 趣味: サウナ・サッカー・お寿司 経歴 2016-2019: 医療画像システム 起業 2019-2022: Yahoo!Japan エンジニア 2022-: Contrea株式会社 開発責任者 2
3. gpt-oss について gpt-oss とは？ 2025 年 8 月 5 日公開のオープンソース GPT モデル 20B、120Bの 2 種類を提供 120B モデルは o4-mini に匹敵する性能 3
4. ローカル LLM の利点 データが外部に送信されず、機密情報を安全に処理可能 API 料金が発生しないため、低価格でサービスが提供可能に どんな環境でも AI による作業が可能 4
5. 実際に触ってみよう 検証環境 Apple M2 Pro 16GB ollamaで gpt-oss:20b をローカル導入 5
6. デモ動画 6
7. 結果 動きはするが、 、 、めっちゃ遅い 7
8. どんなことができるのか？ ブラウザ自動操作 メール作成・返信の自動化 資料作成の支援 Web ページからの情報収集 仕様書の自動作成 ローカルファイル操作 ファイル変換の自動化 データ処理・分析 ドキュメント生成 8
9. 夢が広がる！ 9
10. 実装例：宝探しエージェント 今回の目標 宝探しをするAIエージェント treasure配下のファイルを探索するReActエージェント 使用技術 LLM: gpt-oss:120b（HF API 経由） パターン: ReAct（Reasoning + Acting） ツール: ls, cd, cat コマンド 言語: JavaScript（Node.js） 10
11. プロジェクト構成 ollama-gpt-oss/ ├── react-treasure-agent.js # メインエージェント ├── treasure/ # 探索対象ディレクトリ ├── jamaica/ │ ├── kingston/ │ │ └── open.txt │ ├── **** ├── japan/ │ │ ├── kyoto/ │ │ │ └── open.txt # "otakara" │ ├── **** └── usa/ ├── **** 11
12. ReAct パターンとは ReAct = Reasoning + Acting 引用元: Using LangChain ReAct Agents with Qdrant and Llama3 for Intelligent Information Retrieval 12
13. ReAct の 3 ステップ 1. Think（思考） Think: treasure配下の構造を把握するため、 まずルートディレクトリの内容を確認しよう 2. Act（行動） Act: ls . 3. Observe（観察） Observe: 3つの国のディレクトリが見つかった。 各国を詳しく調べる必要がある 13
14. 実行例：宝箱を探す シナリオ 「otakara と書かれているファイルを見つけて」 Iteration 1 Think: treasure配下の構造を把握する必要がある Act: ls . Observe: jamaica, japan, usaの3つのディレクトリを発見 14
15. Iteration 2-5 Think: 各国ディレクトリを順番に調査しよう Act: ls japan Observe: 5つの都市ディレクトリを発見 15
16. 実行結果 Iteration 6-8 Think: 各都市のopen.txtファイルを確認 Act: cat japan/kyoto/open.txt Observe: "otakara"を発見！ 最終結果 ✅ 目標達成！ 📍 発見場所: /treasure/japan/kyoto/open.txt 📄 内容: "otakara" 16
17. システム設計 エージェントのシーケンス 17
18. まとめ 今後の発展のタイミング 一般的なPCで安定稼働するモデルの登場 期待される展開 ローカル AI エージェントアプリの普及 既存の AI アプリはモデル利用料を含んでいるため高額、アプリ料金のみで提供可能 に。 API 速度のボトルネック解消により、人がやったほうが早いの壁を越える 18
19. ご清聴いただきありがとうございました！ 19