Anthropicは、AIエージェントの開発者向けに重要なガイドラインを最新発表しました。強力で実用的なエージェントを作成することは、単に巧妙なプロンプトの作成を超えるものだと強調しています。
この「聖書」と呼ばれる資料では、以下の7つの主要戦略がまとめられています:
エージェント設計は構造化されたワークフローである: エージェントを単純な無状態関数として扱うべきではありません。成功するエージェントには、推論、行動、反省、再試行、アップグレードといった構造化されたワークフローが必要です。
メモリはアーキテクチャである: コンテキストを管理し伝達する方法が重要です。サマリー、構造化されたファイルやプロジェクト概要などを使用した検索は、完全なファイルをプロンプトに直接入れ込むよりも優れています。
計画は不可欠です: 複数ステップのタスクでは、明確なプロセスなしにエージェントが効果的に動作することを期待すべきではありません。実行-レビュー、計画-実行、つまづいたときのツール使用や構造化された反省などのパターンを導入する必要があります。
現実世界にはリアルなツールが必要です: 本当に仕事をこなすことができるエージェントには、シェルアクセス、Git統合、API呼び出し、ツールプラグインなどの実際のツールが必要です。言語出力能力だけでは不十分です。エージェントを操作させるデザインが重要です。
ReActとCoTはシステムパターンです: モデルに「一歩ずつ考える」ように求めるだけでなく、その構造を強制するシステムを構築すべきです。例えば、行動前の推論、コード前の計画、提出前のフィードバックなどが挙げられます。
自律性の制御: 自律エージェントは破壊的な影響を与える可能性があります。明確な範囲、境界、そしてバックアップ行動を定義する必要があります。制御された自律性はランダムな試行より優れています。
編成は核心的な価値です: 優れたエージェントは単なるLLMのラッパーではなく、論理、メモリ、ツール、フィードバックを調整する編成器です。複数のエージェントシステムでは効果的な編成が重要です。
このガイドラインは、実用的で信頼性のあるAIエージェントを作成するために、単なるプロンプトエンジニアリングを超えて、アーキテクチャ設計、メモリ管理、計画能力、そして現実世界のツールとの統合を深く理解することが必要だと強調しています。Anthropicのこの「聖書」は、開発者が複雑なタスクを自動的に遂行できるAIエージェントシステムを構築することを目指しています。
