【AIエージェント開発】LLMを使った自律型エージェントの基本|プロンプトからツール連携まで

Zenn / 3/23/2026

💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage

Key Points

  • LLMを用いた自律型AIエージェントの基本的な考え方(プロンプト設計から実行までの流れ)を押さえる内容です。
  • プロンプト作成だけでなく、エージェントが外部の機能を使うためのツール連携の仕組みまでを一連の手順として扱います。
  • エージェントが「計画して実行する」挙動を実現するために、役割/指示/入出力の整理が重要である点が示唆されます。
  • 実装観点では、LLMとツール(外部API等)をつなぐことで、自動化できる範囲が広がることを意識した構成になっています。
はじめに 「ChatGPTは便利だけど、自社サービスに組み込んだり、複雑な業務を丸投げしたりするにはどうすればいいの?」 「最近よく聞く『AIエージェント』って、単なるチャットボットと何が違うの?」 そんな疑問を持っていませんか? 私も最初は「LangChainとかLangGraphとか色々あるけど、ブラックボックスすぎてよく分からない…」と悩んでいました。 生成AIの進化により、単なる一問一答のチャットボットから 「自律的に判断し、必要に応じて外部ツールを使いながらタスクを遂行するAIエージェント」 へのシフトが急速に進んでいます。しかし、概念は分かっても「どうやって実装するのか?...

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