【自己学習ノート】

1. はじめに
1.1 【AIエージェント】とは
・与えられたタスクを完遂するために、必要なステップを定義し、WebサーチやAPIサービスなどのリソースを駆使して実行するAIアシスタント。
1.2 プロンプトエンジニアリングの活用
・AIエージェントのプロンプト作成に、【チェーン・オブ・ソート】というテクニックを使用する。
・【Reasoning（推論）モデル】を使用すると、より高品質なプロンプトを生成できる。

2. 簡単なAIエージェントの作成
2.1 必要なツール
・ChatGPT（無料版でも可）
・Web検索機能
2.2 ステップ1：タスクのステップ定義
・ChatGPTに以下のプロンプトを入力する。
・「以下のタスクを実行するAIエージェントを作成したい。チェーン・オブ・ソートを用いてAIエージェントが実行すべきステップを定義してください。（タスク：タスクの内容）」
・例：「商品を販売するためのLP（ランディングページ）を作成」
・【Reasonボタン】をONにして実行する。
2.3 ステップ2：各ステップのプロンプト作成
・ChatGPTに以下のプロンプトを入力する。
・「以下のタスクステップをLLMに実行させるためのプロンプトを作成してください。（ステップ：ステップの内容）」
・ステップの内容は、ステップ1で生成されたチェーン・オブ・ソートの各ステップをコピー・ペーストする。
・この作業をステップの数だけ繰り返す。
2.4 実行
・各ステップで生成したプロンプトを、一つのスレッド内で順番に実行する。

3. より本格的なAIエージェントの構築に向けて
3.1 課題
・Web検索だけでなく、予約やデータ格納など、様々な外部サービスとの連携が必要になる。
・現状では、プログラミングによるツール開発が必要となる。
3.2 【MCP（Model Context Protocol：モデルコンテキストプロトコル）】の登場
・様々なツールをひとまとめにした【MCPサーバー】に、LLMが必要なタスクに応じてアクセスする。
・MCPサーバーは、マーケティング、Googleドライブ、Googleマップなど、様々な種類が存在する。
・LLMからMCPサーバーに指示を出すだけで、サーバー内のAPIアクセスサービスを通じて必要な情報を取得できる。
・プログラミングの知識がなくても、AIエージェントを作成できる可能性がある。

4. まとめ
4.1 簡単なAIエージェントの作成
・ChatGPTのリーズニングモデルとチェーン・オブ・ソートを活用することで、Web検索をメインとしたタスクを実行できるAIエージェントを簡単に作成できる。
4.2 今後の展望
・MCPサーバーの登場により、プログラミング不要で様々な外部サービスと連携した、より高度なAIエージェントの作成が期待される。