やさしく学ぶLLMエージェント : 基本からマルチエージェント構築まで

OpenAI、Anthropic、Gemini、LangChain、LangGraph、Gradio、Tavily、SerpApiなどを用い、基本からマルチエージェントシステムの設計まで、開発に必要なテクニックを体系的に解説 LLMエージェント（AIエージェント）は、ペルソナ（口調、知識、判断の方向、人柄）等を生成AIに組み込み、生きた人間の代わりに様々なことをするもので、カスタマーサービス、情報検索、分析、意思決定支援など、様々なタスクを自律的に遂行することができます。これにより、新たなサービスの創出、業務の自動化や効率化など、ビジネスに大きなインパクトをもたらすことが期待されています。 一方で、LLMエージェントを実際のビジネスに応用するためには、技術的な理解だけでなく、システム設計や運用における様々な課題をクリアする必要があります。例えば、エージェントの能力を最大限に引き出すための対話設計、複数エージェント間の連携制御、ユーザーとのインタラクションデザインなどを設計、解説します。 このような方におすすめ 生成AI、LLM、Chatボット開発者 主要目次 第1章 LLMエージェントとは 1.1 言語モデルとは何か 1.2 LLMエージェントとは 第2章 エージェント作成のための基礎知識 2.1 OpenAI API 2.2 LangChain入門 2.3 Gradio を用いたGUI作成 第3章 エージェント 3.1 LLMに知識を与える 3.2 LLMにツールを与える 3.3 複雑なフローで推論するエージェント 3.4 記憶を持つエージェント 3.5 ペルソナのあるエージェント 第4章 マルチエージェント 4.1 マルチエージェントとは 4.2 マルチエージェントシステムの構築 4.3 マルチエージェントの活用 第5章 LLMエージェント研究の最先端 5.1 直近の研究動向 5.2 ビジネスでの利用例 補足 OpenAI API／Anthropic APIキー／Gemini APIキー／Tavily APIキー／Serp APIキー／Google Colaboratoryのシークレット機能