Agentic LLMの学習基盤と訓練ノウハウ
Zenn / 3/30/2026
💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureModels & Research
Key Points
- Agentic LLMを実運用するための学習基盤（データ・パイプライン・学習設計）の考え方と要点が整理されています。
- エージェント的な振る舞いを引き出すための訓練ノウハウ（学習/評価の設計、改善の進め方）が示唆されています。
- モデル単体の精度だけでなく、タスク遂行や推論・行動の一連の流れとして学習・チューニングする視点が重要とされています。
- 学習基盤をどう構成し、反復的に検証して精度を上げるかという実践的な方向性が中心です。
はじめに
こんにちは、ELYZA Labチームの佐藤 (@shoetsu_sato)、遠田(@stohda)、中本 (@Ry23849Nakamoto)、平川(@h__must__)です。本記事はLabチームの取り組みの1つとして行ったAgentic LLMの学習についての記事となります。
前半パートとして執筆した記事 では、Agentic Search（検索 + 質問応答）タスクや作成したデータ、得られた知見、訓練したモデルの性能や分析などを紹介しました。一方でAgentとして機能するモデルを学習するには何を使い、どういった実装を行い、何を身に着けさせれば良いのか？ひいては、先進的...
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