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AIエージェントのはじめ方

誰もがAIエージェントについて話しています。ほとんどの人はエージェントを作ったことがありません。

このガイドは、0から1つの動作するエージェントを1時間未満で作成できるようにします。インストールするフレームワークはありません。修了するコースもありません。ただ、エージェントを動かすループと、今すぐ実行できるコード例だけです。

AIエージェントは、言語モデルを使って取るべき行動を決定し、それらの行動をツールを通して実行し、結果を観察して次のステップを決定する、という仕組みです。それだけです。

基本概念

エージェントのループ: 知覚 → 推論 → 行動 → 観察 → 繰り返し。中にはLLMを内蔵したwhileループです。業界はこれを命名するのに1年を費やしました。

ツール: エージェントが呼び出せる関数。例: ウェブ検索、コード実行、データベース照会、API呼び出し。

メモリ: エージェントが手順をまたいで文脈を保持する方法。短期（会話内）、長期（ベクター保存やデータベース）。

フレームワークの選択肢

Claudeを使ったクイックスタート

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

tools = [
    {
        \"name\": \"get_weather\",
        \"description\": \"Get the current weather for a location\",
        \"input_schema\": {
            \"type\": \"object\",
            \"properties\": {
                \"location\": {\"type\": \"string\"}
            },
            \"required\": [\"location\"]
        }
    }
]

response = client.messages.create(
    model=\"claude-opus-4-6\",
    max_tokens=1024,
    tools=tools,
    messages=[{\"role\": \"user\", \"content\": \"What's the weather in Paris?\"]
)

What to Build Next

今、あなたには正確に1つのことだけを実行するエージェントがあります。これは、カンファレンスでエージェントについて話す多くの人が言えること以上です。

• 2つ目のツールを与え、どれを使うかエージェントに選ばせてください
• ツールの結果をモデルへ返し続けるループを追加して、エージェントが「done」と言うまで繰り返します
• 実際のものに接続する: あなたのメール、CRM、コンテンツキューに接続します

エージェントに実際のビジネス機能を任せる準備ができたら、AIエージェントへタスクを委任する方法から始めましょう。