AIエージェントはなぜ実行できるのか｜Function Callingで理解する行動するLLM
Zenn / 2026/3/30
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要点
- Function Callingにより、LLMが「発話」ではなく「行動」（外部ツール呼び出しや実行）へ移れる仕組みを整理する内容です。
- AIエージェントがタスクを達成するために、モデル出力とツール/関数のインターフェースをどう結び付けるかが中心論点です。
- どのような設計条件（プロンプト、関数仕様、実行フロー）によってエージェントが実行可能になるのかを理解することに焦点があります。
- 行動するLLMという観点から、単なる生成に留まらないシステム実装イメージを掴むための解説記事です。
導入｜AIエージェントはなぜ「実行」できるのか
前回の記事では、AIエージェントの本質は「行動」にあると述べました。
しかし、ここで一つの疑問が残ります。
なぜ、文章しか生成できないはずのLLMが、実際の業務を「進める」ことができるのでしょうか？
LLMは本来、テキストを生成するモデルです。それにもかかわらず、AIエージェントはツールを呼び出し、処理を実行し、業務を前に進めることができます。
これは、LLMが賢くなったからではありません。
どれだけモデルの性能が上がっても、それだけで「業務が実行される」ことはありません。
AIエージェントは、賢いから動くのではなく、実行できる構造を持...
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