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基本からマルチエージェント構築まで
オーム社 井上顧基 下垣内隆太 松山純大 成木太音
点
マルチエージェントの夜明け。
第1章 LLMエージェントとは(言語モデルとは何か;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(OpenAI API;LangChain入門 ほか)第3章 エージェント(LLMに知識を与える;LLMにツールを与える ほか)第4章 マルチエージェント(マルチエージェントとは;マルチエージェントシステムの構築 ほか)第5章 LLMエージェント研究の最先端(直近の研究動向;ビジネスでの利用例)
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。
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[BOOKデータベースより]
マルチエージェントの夜明け。
第1章 LLMエージェントとは(言語モデルとは何か;LLMエージェントとは)
[日販商品データベースより]第2章 エージェント作成のための基礎知識(OpenAI API;LangChain入門 ほか)
第3章 エージェント(LLMに知識を与える;LLMにツールを与える ほか)
第4章 マルチエージェント(マルチエージェントとは;マルチエージェントシステムの構築 ほか)
第5章 LLMエージェント研究の最先端(直近の研究動向;ビジネスでの利用例)
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。