私は顔を抱きしめてニュースエージェントを作りました

AIエージェントのパワーのロックを解除：ハグする顔コースに深く潜る

この記事では、AIエージェントの理論的基盤、設計原則、および実用的な実装をカバーする、抱きしめるFace AI Agentsコースからの重要な学習をまとめたものです。このコースでは、AIエージェントファンダメンタルズの強力な基盤の構築を強調しています。この要約では、エージェントの設計、大規模な言語モデル（LLMS）の役割、およびSmolagentフレームワークを使用した実用的なアプリケーションを調査します。

目次：

• AIエージェントの理解
• AIエージェントとツール利用
• LLMS：技術的な概要
• 変圧器モデル：それらがどのように機能するか
• LLMトークン予測
• LLMSの自己回帰性
• トランスの注意メカニズム
• AIエージェントのチャットテンプレート
• チャットテンプレートの重要性
• AIツールの定義
• AIエージェントワークフロー：Think-Act-Observe
• Reactアプローチ
• スモラジェントを持つ建物エージェント
• 結論

AIエージェントとは何ですか？

AIエージェントは、その環境を分析し、戦略を立て、定義された目標を達成するための行動をとることができる自律システムです。毎日のタスクを実行できる仮想アシスタントと考えてください。エージェントの内部作業には、推論と計画が含まれ、複雑なタスクをより小さく管理可能なステップに分解します。

技術的には、エージェントは、認知コア（意思決定AIモデル、多くの場合LLM）と運用インターフェイス（アクションの実行に使用されるツールとリソース）の2つの重要なコンポーネントで構成されています。 AIエージェントの有効性は、これら2つのコンポーネントのシームレスな統合にかかっています。

AIエージェントとツールの使用

AIエージェントは、環境と対話し、目標を達成するために特殊なツールを活用します。これらのツールは、単純な関数から複雑なAPIにまで及びます。効果的なツール設計は非常に重要です。ツールは特定のタスクに合わせて調整する必要があり、単一のアクションには、コンサートで動作する複数のツールが含まれる場合があります。

LLMS：エージェントの脳

大規模な言語モデル（LLM）は、多くのAIエージェントの中核であり、テキスト入力を処理し、テキスト出力を生成します。ほとんどの最新のLLMは、トランスアーキテクチャを利用して、「注意」メカニズムを採用して、入力テキストの最も関連する部分に焦点を当てています。デコーダーベースのトランスは、生成タスクに特に適しています。

LLMトークンの予測と自己網目上

LLMSは、前のトークンに基づいてシーケンスで次のトークンを予測します。この自己回帰プロセスは、特別なシーケンス（EOS）トークンが生成されるまで続きます。この予測プロセスを最適化するために、さまざまなデコード戦略（貪欲な検索、ビーム検索）が存在します。

トランスアーキテクチャ：注意が重要です

トランスモデルの注意メカニズムにより、モデルは出力を生成するときに入力の最も関連性の高い部分に焦点を合わせ、パフォーマンスを大幅に改善できます。コンテキストの長さ - モデルが一度に処理できるトークンの最大数は、LLMの機能に影響を与える重要な要因です。

チャットテンプレートとその重要性

チャットテンプレートは、ユーザーとAIエージェント間の会話を構成し、LLMによるプロンプトの適切な解釈と処理を確保します。それらは、フォーマットを標準化し、特別なトークンを組み込み、会話の複数ターンにわたってコンテキストを管理します。これらのテンプレート内のシステムメッセージは、エージェントの動作に関する指示とガイドラインを提供します。

AIツール：エージェント機能の拡大

AIツールは、LLMの機能を拡張する関数であり、実際の世界と対話できるようにします。例には、Web検索、画像生成、データ検索、APIインタラクションが含まれます。適切に設計されたツールは、複雑なタスクを実行するLLMの能力を高めます。

AIエージェントワークフロー：Think-Act-Observe

AIエージェントのコアワークフローは、思考、行動、観察のサイクルです。エージェントは次のステップについて考え、適切なツールを使用してアクションを実行し、結果を観察して後続のアクションを通知します。この反復プロセスにより、効率的かつ論理的なタスクの完了が保証されます。

Reactアプローチ

Reactアプローチは、段階的な推論を強調し、モデルが問題をより小さく管理可能なステップに分解するよう促し、より構造化された正確なソリューションにつながります。

Smolagents：建物エージェントは簡単に

Smolagentsフレームワークは、AIエージェントの開発を簡素化します。さまざまなエージェントタイプ（JSONエージェント、コードエージェント、関数抑制エージェント）は、さまざまなレベルの制御と柔軟性を提供します。このコースでは、このフレームワークを使用して建築エージェントを実証し、その効率と使いやすさを示しています。

結論

抱きしめるFace AI Agentsコースは、AIエージェントを理解して構築するための強固な基盤を提供します。この要約は、重要なAIエージェントの作成におけるLLM、ツール、および構造化されたワークフローの重要性を強調し、重要な概念と実用的なアプリケーションを強調しています。将来の記事は、LangchainやLanggraphなどのフレームワークをより深く掘り下げます。

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