Agent初心者ガイド：ゼロから始める小さなアシスタントを作る

1. Agentとモデルの違い

• 普段使っているのは「モデル」ではなく、ツール連携・記憶・対話などの機能を持つAgentです。
• 狭義のAgentは、自律判断・ツール統合・記憶と外部環境とのやり取りができます。
• 広義のAgentには自動化スクリプトや人間も含まれ、タスクが複雑になるほど体系は多様化します。
• 今回は主に“狭義のAgent”を解説しますが、今後は広義のAgentとしてのエンジニアリング利用も増えるでしょう。

2. モデルとタスクタイプのマッチング

• GPT-4.1はバランス型でデフォルト推奨。Claudeは今後Kocoroに百万ウィンドウで導入予定。Gemini 2.5 Proは高品質。Flashは高速だが指示遵守が限定的です。

3. システムプロンプト設計のコツ

• プロンプトフレームワークに「必須」は無い。タスクに応じて選ぶことが大事。
• タスク・品質要件が高いほど要素を足し、プロンプトが長すぎないよう注意。
• プロンプト設計は実践と試行錯誤が大切。

4. ツール統合とAgent能力の拡張

• ツール利用でAIは「話す」から「実行」へ。Agentの能力範囲が大きく拡大。
• ツールは能力拡張であり、何ができるかは持っているツール次第。
• 実装は「コードリレー」で行われ、強力なツールほどプロンプトでしっかり指示する必要がある。
• ツールやナレッジベースは多ければ良い訳ではなく、使い分け・集中が大事。

5. ナレッジベースのポイント

• ナレッジベースは検索エンジン的に「必要な時だけ部分参照」される。
• 情報量が多い場合はナレッジベース、毎回必要な原則等はプロンプトに入れるのが有効。
• ナレッジベースは計算処理には向かず、検索やリファレンス用途がベスト。

6. プランニングと品質管理

• 「全部自動」のスーパーAgentを目指しがちだが、**In the loop（人の確認・介入）**で品質を担保する方が現実的。
• どこをAIに任せ、どこで確認するかプロンプトで明記する。
• 今後はエンジニアリングやUXで、より直感的な体験作りが進む見込み。

7. Reflection／ReAct（振り返り・自己修正）

• 半自動では推論モデルを優先し、出力を見て手動でプランニング修正。
• 完全自動化にはエンジニアリングが必要。現状はユーザー側でできることは少ない。

8. Collaboration（協働）

• ひとつのAgentに機能を詰め込みすぎず、チームワーク＝Multi Agentで役割分担すべき。

9. よくある課題と経験

• ナレッジベースの検索精度が悪い場合は、ツールの検索キーワードを見直し、プロンプトでガイドする。
• タスク分割時は、どの段階でユーザー確認が必要かを明確に。
• ツールが多いほど、プロンプトで利用シーンを明確に指定し混乱を防ぐ。

まとめ

• Agent構築の要点：タスク分解・モデル選択・プロンプト設計・ツール統合・ナレッジベース設計・能力分割・段階的チューニング
• 初心者向けアドバイス：プロンプト＋モデルから始めて、徐々にツールやナレッジベースを試す。問題はすぐ相談・たくさん実践を！
• 上級者は：API連携、半自動プランニング、リフレクション、Multi Agent協調、人間とのUXに注目