OpenAIは最近ひっそりと「エージェント構築の実践ガイド」(A practical guide to building agents)を発表しました。まさに「AIワーカー」育成マニュアルです！今日は、分かりやすく、楽しく、この公式秘伝書を徹底解説し、あなたも簡単に独自のAIエージェントを作成できるようお手伝いします！準備はいいですか？出発進行！
ちょっと待って！エージェントって何？普通のソフトウェアと何が違うの？
まず、エージェントは、スマホにあるような命令通りに動くアプリではありません。単にチャットするだけのロボットでもありません。OpenAIはこう定義しています。
エージェントとは、あなたに代わって特定のタスクを自律的に実行できるシステムです。
重要なポイント：自律性！
普段使っているソフトウェア、例えば予約アプリを考えてみましょう。目的地、日時、座席クラスを一つずつ指定しないと結果が表示されません。しかし、エージェントならどうでしょう？「来週北京への最安値の窓側座席の航空券を予約して、ついでに良いホテルも探して」と言うだけで、自動的に便の検索、価格比較、口コミの確認、さらにはいくつかの選択肢を提示して確認してくれた上で、手続きを完了してくれるかもしれません！
簡単に言うと、エージェントは「脳」(LLM、大規模言語モデル)、「ツールボックス」(Tools)、「行動ガイド」(Instructions)を与えられたスーパー従業員のようなものです。エージェントは以下のようなことができます。
頭を使って意思決定をする（Leverages an LLM）：賢明な人間のように状況を分析し、次の行動を決定します。間違えたことに気づけば修正を試み、どうしても解決できない場合は、あなた（ユーザー）に助けを求めます。
ツールを使って作業する（Access to tools）：インターネットで情報を検索したり、データベースにアクセスしたり、メールを送信したり、他のソフトウェアAPIを操作したりと、外部世界と接続できます。そして、どのツールをいつ使うべきかを知っています。
そのため、単純なチャット、テキスト分類、または固定された手順を実行するだけの「単純な」AIアプリケーションは、厳密にはエージェントとは言えません！エージェントは、本当にあなたのために「仕事」をしてくれる強力な存在なのです。
エージェントの出番はいつ？「大砲で蚊を撃つ」のはやめましょう！
エージェントは強力ですが、万能ではありません。従来の自動化ツールや数行のルールで解決できる問題であれば、わざわざエージェントを作る必要はありません。OpenAIは、以下の「難しい」問題に直面した場合、エージェントが真価を発揮し、旧システムを凌駕すると提案しています。
意思決定が複雑で、「状況判断」が必要な場合（Complex decision-making）：例えば、カスタマーサービスにおいて、返金要求が妥当かどうかを判断するには、ユーザー履歴、製品状況、さらにはユーザーの言葉遣いなど、様々な「ソフト」な情報を考慮する必要があります。従来のルールエンジンはこうした「グレーゾーン」に対応できませんが、エージェントは熟練のマネージャーのように利害を秤にかけて判断できます。
ルールが多すぎて、保守が困難な場合（Difficult-to-maintain rules）：古いシステムの中には、ルールが積み重なり、一箇所変更すると多くのバグが発生し、保守コストが高額になるものがあります。例えば、サプライヤーのセキュリティ審査では、ルール庫が複雑で分かりにくくなりがちです。エージェントは、より柔軟な方法で意図を理解し実行することで、「ルール地獄」から解放されます。
「非構造化」データとのやり取りが日常茶飯事の場合（Heavy reliance on unstructured data）：契約書から重要な情報を抽出する必要がある場合、ユーザーの自然言語命令を理解する必要がある場合、保険金の請求に関する口述録音処理が必要な場合など、大量のテキストや音声データを取り扱うタスクは、エージェントの得意分野です。
つまり、既存のツールが「賢くない」、「柔軟性がない」、「硬直している」と感じた時こそ、エージェントの出番です！
エージェントの「3点セット」：脳、ツール、説明書
さて、理論は十分なので、実践に移りましょう。エージェントを構築するには、この3つの主要な「部品」を用意する必要があります。
モデル（Model） - エージェントの「脳」：
これはエージェントの知能の中核であり、通常は強力なLLM（例えばOpenAIのGPTシリーズ）です。
どのモデルを選ぶべきか？これは、タスクの難易度、速度、コストの要件によって異なります。OpenAIの推奨は次のとおりです。
まずは最高のものを：最初は能力が最も高いモデル（例えばGPT-4）を使用してプロトタイプを作成し、性能基準を把握します。
段階的にダウングレード：次に、より小さく、高速で、安価なモデル（例えばGPT-3.5 Turbo、または将来登場する可能性のあるより小さなモデル）を試して、効果が許容範囲内かどうかを確認します。
組み合わせ：複雑なプロセスでは、単純なステップには小型モデルを、重要な意思決定には大型モデルを使用するなど、「良い鋼は刃物に使う」ように組み合わせることもできます。最初から自分を制限しないでください！
ツール（Tools） - エージェントの「手と目」：
脳だけでは不十分で、作業能力も必要です。ツールはエージェントが外部世界とやり取りするための橋渡しであり、通常はAPIやその他の関数です。
ツールは大きく3種類に分類されます。
データ系（Data）：エージェントが情報を取得するのを支援します。例えば、データベースの検索、PDFの読み取り、ウェブ検索など。
アクション系（Action）：エージェントが操作を実行するのを支援します。例えば、メールの送信、CRMレコードの更新、カスタマーサービスへの通知など。
オーケストレーション系（Orchestration）：これは強力です。あるエージェントが別のエージェントを「ツール」として呼び出すことができます！後ほど詳しく説明します。
重要な点：ツール定義は明確で標準化され、ドキュメントは完全で、テストは十分に行う必要があります。そうすることで、エージェントが「間違ったツール」を使用することがなくなり、管理と再利用も容易になります。
指示（Instructions） - エージェントの「行動ガイド」：
これは、エージェントに定めたルールとワークフローであり、「あなたは誰なのか」、「何をすべきなのか」、「どのようにすべきなのか」、「問題が発生した場合はどうすればよいか」を伝えるものです。指示が適切であれば、エージェントは方向性を間違えません。
指示を効果的に作成するための秘訣：
既存のドキュメントを活用する：会社の既存の操作マニュアル、カスタマーサービススクリプト、ポリシー文書を、AIが理解できる明確な指示に変換します。
タスクを分解する：複雑なタスクを段階的な小さな指示に分解します。より具体的な方が良いです。
アクションを明確にする：各指示は明確なアクション（例えば「ユーザーに注文番号を尋ねる」または「在庫照会APIを呼び出す」）に対応し、曖昧さを減らします。
例外を考慮する：ユーザーが情報を提供しなかったり、奇妙な質問をしたりするなど、発生する可能性のある様々な予期せぬ状況を想定し、代替プロセスを実行したり、ヘルプを要求したりするなど、エージェントがどのように処理するかを指示します。
上級テクニック：o1やo3-miniなどの高度なモデルを使用して、ドキュメントを自動的に構造化されたエージェント指示に変換することができます！怠け者にとって朗報です！
エージェントの指揮術：単独行動かチームワークか？
「3点セット」が揃えば、エージェントは実行できます。しかし、より効率的に、より複雑なタスクを処理するにはどうすればよいでしょうか？これは、オーケストレーション（Orchestration）の技術に関わってきます。OpenAIは2つの主流モデルを紹介しています。
単一エージェントシステム（Single-agent systems）：
概念：1つのエージェントがすべてをこなします。新しいツールを追加することで、能力の範囲を拡大します。
利点：構造がシンプルで、使いやすく、保守と評価も比較的容易です。
適したシナリオ：ほとんどのタスクの出発点。まず、単一エージェントの可能性を最大限に引き出すことを優先します。
実装：通常はループを使用してエージェントを実行し、タスクの完了、人的介入の必要性、最大ステップ数の到達など、終了条件を満たすまで、継続的に思考、ツールの呼び出し、結果の取得を繰り返します。
高度なテクニック：タスクが複雑になった場合、「プロンプトテンプレート（prompt templates）」と変数を使用して、基本的なエージェントを様々なシナリオに適応させることができます。各シナリオごとに独立した指示を作成する必要はありません。
複数エージェントシステム（Multi-agent systems）：
概念：単一エージェントでは対応できない場合（例えば、ロジックが複雑すぎる、ツールが多すぎて混乱しやすいなど）、エージェントチームを編成する必要があります。
いつ検討すべきか：
ロジックが複雑すぎる（Complex logic）：指示の中にif-else分岐が多すぎて、テンプレートが膨大で保守が困難になった場合。
ツールが過剰な場合（Tool overload）：ツールの数が多すぎるのは問題ではありませんが、重要なのは、ツール間の機能が似ていて、混乱しやすいことです。ツールの説明やパラメータを最適化しても解決しない場合は、分割を検討する必要があります。（経験則：10〜15個の明確に定義されたツールであれば通常問題ありませんが、ツールの定義が曖昧な場合、数個でもエージェントを混乱させる可能性があります）。
2つの主流の協調モード：
マネージャーパターン（Manager Pattern - agents as tools）：
類推：「プロジェクトマネージャー」エージェントが、「専門家」エージェント（例えば「翻訳エージェント」、「調査エージェント」、「執筆エージェント」）を指揮します。マネージャーは全体を調整し、「専門家」エージェントを呼び出すことで（ツールとして使用）、複雑なタスクを完了します。ユーザーはマネージャーとのみやり取りします。
利点：プロセス制御が明確で、ユーザーエクスペリエンスが統一されています。
シナリオ：中央集権的な制御と結果の統合が必要なタスク。
分散型パターン（Decentralized Pattern - agents handing off to agents）：
類推：工場の生産ラインや病院の受付のようなものです。あるエージェントが自分の部分を完了したら、タスクを次の専門エージェントに「引き継ぎ」ます。制御権は直接移転します。
利点：各エージェントがより専門性に集中し、構造が柔軟です。
シナリオ：会話の振り分け、タスクを異なる専門家が順次処理する必要がある場合（例えば、カスタマーサービスシステムでは、まずトライアージエージェントが問題の種類を判断し、「注文エージェント」または「技術サポートエージェント」に転送します）。
OpenAI SDKの利点：事前にフローチャートを作成する必要があるフレームワークとは異なり、OpenAIのエージェントSDKは、より柔軟な「コード優先」方式をサポートしており、プログラミングロジックを使用して複雑なエージェントの協調を直接表現することで、より動的で変化に適応できます。
第5段階：エージェントに「安全帽」と「護身符」を装着する—ガードレール（Guardrails）
エージェントの能力が高いのは良いことですが、制御不能になって暴走したら問題です！例えば、あなたの個人情報を漏洩したり、言ってはいけないことを言ったり、悪意のある者に「だまされて」悪いことをしたりする可能性があります（プロンプトインジェクション）。そのため、ガードレール（Guardrails）は不可欠です！
ガードレールは、エージェントに多層の「安全防護網」を装着し、制御可能な範囲内で安全かつ確実に動作することを保証します。一般的なガードレールの種類は以下のとおりです。
関連性分類器（Relevance classifier）：エージェントが的外れな質問に答えるのを防ぎます（例えば、注文処理を依頼したのに、雑談を始めるなど）。
安全分類器（Safety classifier）：悪意のある入力、例えばシステム指示を回避しようとする「脱獄」プロンプトを検出して阻止します。
PIIフィルター（PII filter）：エージェントが個人識別情報（氏名、電話番号、住所など）を含むコンテンツを出力するのを防ぎます。
コンテンツモデレーション（Moderation）：ヘイトスピーチ、嫌がらせ、暴力など、不適切なコンテンツをフィルタリングします。
ツールの安全対策（Tool safeguards）：各ツールのリスクレベル（例えば、読み取り専用と書き込み、可逆性、財務への影響など）を評価し、高リスク操作の前に追加の確認や承認が必要になる場合があります。
ルールベースの保護（Rules-based protections）：シンプルで効果的です。例えば、ブラックリスト、入力長の制限、正規表現によるSQLインジェクションのフィルタリングなど。
出力検証（Output validation）：エージェントの返信がブランドのトーンや価値観に合致しているかどうかを確認し、「炎上」発言を防ぎます。
ガードレールの構築戦略：
基礎を固める：データプライバシーとコンテンツセキュリティを優先します。
亡羊補牢：実際の運用で発生した問題や失敗事例に基づいて、新しいガードレールを継続的に追加します。
継続的な最適化：セキュリティとユーザーエクスペリエンスのバランスを取り、エージェントの進化に合わせてガードレールの戦略を調整します。
「プランB」を忘れない：人的介入（Human Intervention）
ガードレールがあっても、エージェントは対応できない状況に遭遇する可能性があります。この場合、「ヘルプ」メカニズムが重要になります。以下の状況では、人的介入をトリガーする必要があります。
何度も失敗する（Exceeding failure thresholds）：エージェントが何度も試行しても、ユーザーの意図を理解したり、タスクを完了したりできない場合。
高リスク操作（High-risk actions）：機密性の高い、不可逆的な、または重大な影響を与える操作（注文のキャンセル、高額な返金、支払いなど）を実行する場合、特にエージェントの信頼性がまだ十分でない場合は、人の確認が必要です。
これはセキュリティの確保だけでなく、フィードバックの収集とエージェントの改善にも重要なステップです。
0から1へ、あなた最初のエージェントがもうすぐ！
ふう～一気にたくさん話しましたが、エージェントについて新しい認識が得られたのではないでしょうか？
OpenAIのこのガイドの中心的な考え方は非常にシンプルです。
エージェントは自動化の新時代を表す：曖昧性を処理し、ツールを呼び出し、複雑なタスクを自律的に完了する。
基礎を固めることが重要：強力なモデル＋明確なツール＋明確な指示＝信頼できるエージェント。
適切なオーケストレーションモードを選択する：単一エージェントから始め、必要に応じて複数エージェントの協調に進化させる。
安全第一、ガードレールを優先する：入力フィルタリングから人的介入まで、多層防御で安全性を確保する。
小規模で迅速に、継続的に反復する：一気に完成させようとはせず、簡単なシナリオから始め、検証、学習、改善を繰り返す。
エージェントの構築は決して手の届かないものではありません。このガイドと、少しの探究心と実践があれば、あなたのために問題を解決してくれるAIパートナーを構築できます。
さあ、すぐに始めましょう。あなたの最初のAIエージェントを早期に「採用」しましょう！探索中に何かアイデアや疑問があれば、コメント欄で意見交換しましょう！
公式ドキュメント：https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf
