今日、多くの企業が大言語モデル（LLM）エージェントの開発に取り組んでいます。私たちの経験から言えるのは、成功している企業の多くは複雑なフレームワークやライブラリに頼っていないということ。
彼らは単純で組み合わせ可能なパターンを使いこなしています。この記事では、開発者の皆さんが効果的なエージェントを構築するための実用的なアドバイスを共有します。
エージェントとは自律的に複雑なタスクを遂行するシステムであり、予め定義されたワークフローに従うものを含め、いくつかの形態があります。タスクに応じたシンプルなソリューションを最初に模索し、必要に応じて複雑さを増していくことが推奨されています。
例えば、大言語モデルのAPIを直接利用し、少ない行数のコードで多くのパターンを実装できます。また、フレームワークは低レベルのタスクを簡単にするものですが、複雑さが増し過ぎないように注意が必要です。
開発の際は、エージェントの対話と実行にバランスを取り、人間のフィードバックや監督を効果的に取り入れる必要があります。エージェントは自由度が高く、信頼できる環境でのタスク拡大に適していますが、実装には細心の注意とテストが求められます。
デバッグや保守性を念頭に置いて、必要に応じてフレームワークを利用してはいかがでしょうか。
出典 : Building effective agents https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents
