はじめに
強化学習の研究者として、私はAIとロボティクスの交差点を常に探求したいと思っています。この記事では、PythonとLanguage Model (LLM) を使ってエージェントを一から構築し、さらにポピュラーなLangChainフレームワークに最近追加された、LangGraphの力を活用することで、その先の可能性に迫ります。
スクラッチからのエージェントの構築
まず、LLMとLLMを取り囲むコードの役割分担を理解しましょう。この場合のLLMはGPT-3のような言語モデルで、高度な推論と意思決定を担当します。一方、周辺のコードは低レベルの実行と制御を担当します。
このエージェントを実装するために、REACT (Reasoning + Acting) パターンを使用します。このパターンでは、エージェントが思考、行動、休憩、観察のサイクルを繰り返します。OpenAIの言語モデルを初期化し、このプロセスを処理するエージェントクラスを作成します。
REACTパターンの実装
REACTパターンは、エージェントの行動の骨組みです。「思考」フェーズでは、エージェントがLLMを使ってタスクや問い合わせに対する回答を生成します。「行動」フェーズでは、外部関数やAPIを呼び出すなどして、タスクを完了するための必要な手順を実行します。「休憩」フェーズでは、行動の結果を振り返り、「観察」フェーズでは、次のサイクルに役立つフィードバックを収集します。
エージェントをテストするために、まずは簡単な質問から始め、徐々に複雑さを増していき、様々なタスクを処理し、一貫性を維持できることを確認します。
エージェントのワークフローの自動化
エージェントの実行を効率化するため、REACT サイクルを自動化するクエリ関数を作成します。この関数は、思考、行動、観察のための反復プロセスを処理し、エージェントが複雑な問題を効率的に解決できるようにします。また、未知の行動や予期せぬシナリオを適切に処理するためのエラー処理も実装します。
LangGraphの紹介
手動でエージェントを実装することは有益な学習経験でしたが、LangChainのLangGraphにはより強力で柔軟な、制御可能なエージェントを作成するための解決策があります。LangGraphは、LangChainフレームワークの拡張機能で、開発者がフロー型アプリケーションを構築できるようにします。そこでは、さまざまなコンポーネントを組み合わせ、調整して、洗練されたエージェントシステムを作成することができます。
次回の授業では、LangGraphを使ってエージェントを実装する方法を探ります。そのコンポーネントと機能を活用して、エージェント構築の技術をさらに向上させましょう。
まとめ
この記事では、PythonとLanguage Modelを使ってエージェントを一から構築する方法を学び、タスクの役割分担とREACTパターンを探りました。また、高度に制御可能なエージェントの構築を可能にするLangGraphについても発見しました。これらの概念を理解することで、より洗練され、多様なAI駆動アプリケーションの開発に役立つでしょう。
キーポイント:
- エージェントは、LLMとそれを取り囲むコードの役割分担によって構築できる
- REACT (Reasoning + Acting) パターンは、エージェント開発に構造化されたアプローチを提供する
- エージェントのワークフローの自動化によって、効率性とエラー処理が向上する
- LangChainの拡張機能であるLangGraphは、フロー型で制御可能なエージェントシステムの構築に強力なフレームワークを提供する