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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20251204

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 youtube版(スライド付き) 関連リンク AI エージェント開発で失敗しないための 10 のデザインパターン - フレームワークに依存しない設計の共通言語を定義する AIエージェント開発は、LangGraphやAutoGenのようなフレームワークのおかげで手軽に始められるようになりました。しかし、「制御が難しい」「無限ループでコストがかさむ」「デバッグが大変」といった問題に直面することも少なくありません。これは、ただフレームワークを使うだけでなく、「どんな構造でAIエージェントを設計すべきか」という共通の考え方（デザインパターン）が不足していることが原因だと筆者は指摘します。 この記事では、AnthropicやLangGraph、DeepLearning.AIなどの最先端の知見を元に、AIエージェント開発で役立つ10のデザインパターンを体系的に紹介しています。これにより、特定のフレームワークに依存せず、皆さんのプロジェクトに合った最適な設計を選べるようになることを目指しています。 最も大切なのは、「まずシンプルに始める」という考え方です。エージェントの複雑性は、以下の3段階で考えると良いでしょう。 Level 1: 単一プロンプト: 最も基本的な形です。LLM（大規模言語モデル）を一度呼び出して、要約や翻訳、単純な質問応答を行います。多くのタスクはまずこのシンプルさで解決できないか検討すべきです。Level 2: Workflow（決定論的）: 事前に決められた手順で処理を進めるシステムです。LLMは一部の判断やデータ処理を担当しますが、全体の流れはコードで制御されます。例えば、複数のステップで情報を処理する「Prompt Chaining」や、質問内容に応じて処理を振り分ける「Routing」、タスクを分担して処理する「Orchestrator-Workers」などがあり、予測しやすくデバッグも比較的容易です。Level 3: Agent（自律的）: LLM自身が「次に何をすべきか」を判断し、作業を繰り返すシステムです。例えば、「思考→行動→観察」を繰り返して問題を解決する「ReAct」や、まず計画を立ててから実行する「Planner-Executor」があります。これは非常に柔軟ですが、制御が難しく、コストも高くなりがちです。Level 1や2では解決できない、先の読めない複雑なタスクに限定して導入を検討しましょう。 これらの主要なパターンに加え、AIエージェントの品質や信頼性を高めるための補助的なパターンも紹介されています。例えば、LLM自身が自分の出力を見直して修正する「Reflection/Critic」や、大事な決定を人間が承認する「Human-in-the-Loop」などです。 AIエージェント開発を成功させるには、「とりあえず複雑なエージェントを作る」のではなく、「まずLevel 1や2で解決できないか試す」という段階的なアプローチが重要です。もし複雑なAgent（Level 3）が必要になった場合でも、必ず「Human-in-the-Loop」のような安全策を講じることが推奨されています。 結論として、どのフレームワークを使うか悩む前に、「目の前の課題を解決するために、どのデザインパターンが最もシンプルで確実か？」という問いを自分に投げかけてみましょう。流行のツールに飛びつくのではなく、まず「型」で考えることが、AIエージェント開発を成功させる鍵となるでしょう。 引用元: https://zenn.dev/loglass/articles/c7f4499ec8320b AIエージェント×因果グラフでLLMをテストしてみた：広告データで「調整すべき変数」を選ばせる（LangGraph実装付き） この記事では、最新のAI技術であるLLM（大規模言語モデル）と「因果グラフ」という考え方を組み合わせ、AIが「なぜ？」という因果関係をどこまで理解できるかを検証する画期的な試みを紹介しています。特に新人エンジニアの方にも分かりやすく、その仕組みと意義を解説します。 データサイエンティストがLLMを使う際、「AIは本当に物事の因果関係（原因と結果）を理解しているのか？」という疑問を持つことがあります。例えば、「広告費を増やすと売上は上がるか？」という問いに対し、LLMはもっともらしい答えを返しますが、季節変動やキャンペーンといった「裏の影響（バックドアパス）」が隠れている可能性があります。これらの影響を公平に取り除き、純粋な広告費の効果だけを見...
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