AI エージェントの構築は旅です。 このガイドでは、大規模言語モデル (LLM) の基礎を理解し、より強力なエージェント パターンを段階的に理解し、各機能に到達する タイミング と 理由 を理解するのに役立ちます。
体験の各ステップは前の手順に基づいており、シナリオで要求された場合にのみ複雑さが増します。 その過程で、各アプローチのトレードオフを学習して、独自のアプリケーションに対して情報に基づいた意思決定を行うことができます。
| Step | 学習する内容 | 必要な場合 |
|---|---|---|
| LLM の基礎 | LLM のしくみと、実行できる (できない) こと | LLM を初めて使用する場合、または基礎を理解したい場合 |
| LLM からエージェントへ | エージェントが単なるチャット完了呼び出し以上の存在である理由と、手順に従って最初のエージェントを作成する方法 | エージェントの抽象化を理解したい |
| ツールの追加 | 関数ツールと MCP サーバーを使用したエージェントの拡張 | エージェントが現実世界と対話する必要がある |
| スキルの追加 | 再利用可能なエージェント機能のパッケージ化 | モジュール式の共有可能なエージェントの動作が必要です |
| ミドルウェアの追加 | エージェントの動作の傍受およびカスタマイズ | ガードレール、ログ記録、または動作のオーバーライドが必要です |
| コンテキスト プロバイダー | メモリと動的コンテキストの挿入 | エージェントが外部の知識を記憶またはアクセスする必要がある |
| ツールとしてのエージェント | あるエージェントを別のエージェントのツールとして使用する | エージェントコンポジションを望んでいます。 |
| エージェント間通信(A2A) | 境界を越えたエージェント間通信 | エージェントは、サービスまたは組織間で通信する必要があります |
| ワークフロー | マルチエージェント、マルチステッププロセスの調整 | 複雑な複数ステップの実行を明示的に制御する必要がある |
このガイドの使用方法
- AI エージェントを初めて使用する場合 最初から開始し、各手順を実行します。
- 経験豊富な開発者ですか? 現在の課題に一致する手順に進みます。
- エージェント フレームワークの評価 デザイン領域を理解するには、各ページの「使用するタイミング」と「トレードオフ」セクションを参照してください。
ヒント
各ページには 、"When to use this" セクションと "Trade-offs" テーブルが含まれており、そのパターンがシナリオに適合するかどうかを判断するのに役立ちます。