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2年前、ポートフォリオにAIチャットボットを持つことは大きなことだった。現在では特別なことではない。LLMをその脳としてシステムを構築することで、計画を立て、ツールを使用し、意思決定を行うことができる。
このようなシステム、つまりアジェンチックシステムを構築することは難しい。目標を小さなステップに分解し、APIやコードなどのツールを使用し、発生することに対して計画を調整する必要がある。さらに、すべてをミスなく行う必要がある。
すると、どのようなプロジェクトが良いか。求人エージェントが求人票を入手し、それをあなたの履歴書と照合してカバーレターを書くようなプロジェクトはどうか。あるいは、コードレビュー用エージェントが差分を読み、問題点を発見し、修正を提案するようなプロジェクトはどうか。これらのプロジェクトは、アジェンチックエージェントを信頼性高く構築することの難しさを理解していることを示す。
難しい部分は、障害に対処することだ。もし、あなたのLLMが実行可能だが妥当なツールコールを生成し始めたら、どうしたらよいか。ミスを捕まえるためにバリデーションレイヤーが必要だ。もし、あなたのエージェントがループに陥ったら、どうしたらよいか。ステップの数を制限する必要がある。もし、誰かが悪質な入力を使ってあなたのエージェントを欺こうとしたら、どうしたらよいか。入力をサニタイズし、システムの残りの部分から分離する必要がある。
フレームワークを選択する際には、どれが最良であるかについて心配する必要はない。ただし、その仕組みを理解していることを確認する必要がある。OpenAI API上で直接構築することは、フレームワークを使用するよりも印象的な場合があるが、自分が行っていることを説明できる場合に限られる。
面接の際には、プロジェクトのアーキテクチャについて話し合う準備をしておく必要がある。必要であれば図を描くこと。エージェントが計画を立て、ツールを使用し、発生することに対して反応する方法について明確に説明すること。難しい技術的な問題を解決したことについて話し合うことを恐れる必要はない。最も難しかった部分は何だったのか。どうやって解決したのか。
エージェントが正しく動作しているかどうかを評価することは難しい問題だ。明確な答えがないかもしれないが、考えたことを示す必要がある。エージェントをどのようにスケールアップするか。遅延、コスト、信頼性についてはどうか。これらはすべて重要な質問である。
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つまり、アジェンチックシステムを構築することは難しいが、2026年にあなたを差別化するものである。ただし、簡単なことだと期待するべきではない。
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