AIエージェントを賢く機能させるためには、プロンプト工学による事前の行動設計が必須です。
エージェントの出力を特定の形式やスキーマに合わせて整える「構造化生成技術」も活用することで、一貫したコミュニケーションスタイルを維持することができます。
機能を定義する際には、必要な特徴や不要な特徴を具体的に挙げ、システムプロンプトに明示することが重要です。
また、エージェントにはコード実行やウェブ検索、ファイル読み込み、データ分析といった「ツール」があり、これらを最適化することでより高い機能を発揮します。
それぞれのツールには、プロンプト工学による調整やエラー処理の高度な設定など、最適化のための検討が必要です。
最後に、AIエージェントは「記憶ウィンドウ」に制約があります。過去の会話や長いツールの出力など早く記憶が埋まってしまうため、記憶処理戦略を立てることが極めて重要になります。
ユーザーの重要な情報を長期記憶し、個別化された体験を提供するためのメモリ戦略も検討することができます。
出典 : How to Build a General-Purpose LLM Agent https://towardsdatascience.com/build-a-general-purpose-ai-agent-c40be49e7400
