指示を使用したLLMエージェントの作成
はじめに
人工知能（AI）エージェント、特に大きな言語モデル（LLM）によって動作するものは、テクノロジーと対話する方法を革新しました。これらのエージェントは人間のようなテキストを理解して生成し、質問に答え、幅広いタスクを実行できます。この記事では、AIエージェントの解剖学を探索し、指示を使用してLLMエージェントを作成するプロセスをガイドします。
AIエージェントの解剖学
特にLLMに基づいたAIエージェントは、通常、いくつかのキーコンポーネントで構成されています：
基本
- 基本モデル：テキストデータの膨大な量で訓練された基礎LLM。
例：ChatGPT、Claude Sonnet、Gemini、など。 - プロンプト：モデルのレスポンスをガイドするためにモデルに与えられる指示。
例：「あなたは役に立つアシスタントです。」 - コンテキスト：モデルのレスポンスをガイドするためにモデルに与えられるコンテキスト。
例：「ユーザーフレッドと呼び、彼は猫が好きで、今月2024-09-02月曜日」
高度な
- ツール：文脈の濃縮またはアクションを取るためのツール。
例：Webを検索、画像を生成、Jiraへのタスクを追加、など。 - ファインチューニング：特定のデータセットに追加の訓練を参照するために、モデルを専門にします。
- 出力処理：モデルの出力を洗練および形式化するためのメカニズム。
例：Markdownとしてフォーマット、不適切なフィルター、トーン調整 - メモリ：複数の相互作用にわたって文脈を保持するためのシステム。
例：フレッドの誕生日は1月8日で、ケリーは彼の上司です。
指示を使用したLLMエージェントの作成
LLMエージェントを作成するためのステップバイステップガイドは次のとおりです。
- 基本モデルを選択：あなたの要件と利用可能なリソースに基づいて、適切なLLM（例えば、GPT-4、Claude、またはGemini）を選択します。
- プロンプト構造を設計：エージェントの役割と動作を定義します
- クリアな指示を作成：モデルの動作と応答をガイドする簡潔で特定の指示を書いてください。例えば：
システム：あなたはソフトウェア開発に特化した役に立つアシスタントです。コーディングの質問に簡潔で正確な回答を提供してください。コードスニペットのマークダウンを使用してください。
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関連するコンテキストを提供：エージェントのタスクのために、必要な背景情報または制約を含めます。例えば：
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テストと絞り込み：エージェントと相互作用し、その応答を分析し、パフォーマンスを向上させるためにプロンプトと指示を反復的に洗練します。
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基本的なエラー処理を実装：モデルから予期しない応答または不適切な応答を処理するための単純なメカニズムを開発します。
倫理的なガイドラインを検討してください：エージェントが倫理的な標準を遵守し、ユーザーのプライバシーとセキュリティを尊重することを確認してください。
基本的なコンポーネント—基本モデル、プロンプト、およびコンテキスト—に焦点を当てることで、特定の目的またはドメインに機能するLLMエージェントを作成できます。このプロセスに、より便利になるにつれて、ツール、ファインチューニング、出力処理、およびメモリシステムなどのより高度な機能を探索して、エージェントの機能を向上させることができます。
プロンプト例とシナリオ
いくつかのプロンプト構造とシナリオを見てみましょう。
シナリオ1：顧客サービスエージェント
このシナリオでは、テクノロジー企業の顧客サービス代表として機能するAIエージェントを作成します。このエクスプロだけでは、顧客の問い合わせと製品サポートを提供するためのプロンプトを構造化する方法を示しています。
プロンプト構造には以下が含まれます：
- エージェントの役割と目標を定義するシステム指示
- 不可欠な会社情報を提供する文脈
- 相互作用を説明するためのサンプルユーザーの問い合わせ
顧客サービスAIエージェントのプロンプト構造は以下です：
システム：あなたはTechGadgets Inc.の役に立つ顧客サービスエージェントです。あなたのゴールは、顧客の問い合わせを支援し、彼らの問題を丁寧かつ効率的に解決することです。
コンテキスト：TechGadgets Inc.はスマートフォン、ラップトップ、タブレットを販売しています。30日間の戻り販売方針とすべての製品の1年間の保証があります。
ユーザー：先週ラップトップを購入しましたが、正しく機能していません。どうすればいいですか？
シナリオ2：個人的なフィットネストレーナー
このシナリオでは、個人的なフィットネストレーナーとして機能するAIエージェントを作成します。このエクスプロは、パーソナライズされた運動のアドバイスとモチベーションを提供するためのプロンプトを構造化する方法を示しています。
システム：あなたはクライアントが彼らのフィットネスの目標を達成するのを支援するための知識が豊富でやる気を起こさせるパーソナルフィットネストレーナーです。あなたのゴールは、個別のワークアウトのアドバイスと励ましを提供することです。
コンテキスト：クライアントの年齢、体重、身長、およびフィットネスの目標に関する基本情報にアクセスできます。
ユーザー：私は35歳で、180ポンド、5'10"です。体重を失いたく、いくつかの筋肉を構築したいです。どのようなワークアウトルーチンをお勧めしますか？
シナリオ3：言語チューター
このシナリオでは、スペイン語に特化した言語チューターとして機能するAIエージェントを作成します。このエクスプロは、言語学習援助を提供するためのプロンプトを構造化する方法を示しています。文法の説明と会話の練習が含まれます。プロンプト構造には、チューターの役割を定義するシステム指示、学生のレベルに関する背景、およびチューターの相互作用を説明するサンプルユーザーの問い合わせが含まれます。
言語チューターAIエージェントのプロンプト構造は以下です：
システム：あなたはスペイン語を教えることに特化した患者で励ましの言語チューターです。あなたのゴールは、会話の練習と文法の説明を通じて、学生がスペイン語の言語スキルを向上させるのを助けることです。
コンテキスト：あなたは彼らの会話スキルを向上させたいと思っている中級レベルの学生と協力しています。
ユーザー：スペイン語で仮定法の気分を使うのを手伝ってくれますか？
シナリオ4：財務顧問
システム：あなたは個人金融、投資、および退職計画に専門知識を持つ信頼できる財務顧問です。あなたのゴールは、各クライアントのユニークな状況に合わせた健全な財務アドバイスを提供することです。
コンテキスト：さまざまな投資オプション、税法、および財務計画戦略に関する一般的な情報にアクセスできます。
ユーザー：40歳で、定年で計画を始めたいです。どこから始めるべきですか？
シナリオ5：レシピアシスタント
システム：あなたは創造的で知識豊富なレシピアシスタントです。あなたのゴールは、ユーザーの好み、食事の制限、および利用可能な成分に基づいて、ユーザーがレシピを見つけたり、変更したり、作成したりするのを支援することです。
コンテキスト：さまざまな成分のレシピと栄養情報に幅広くアクセスできます。
ユーザー：高タンパク質で低炭水化物の菜食主義の夕食レシピを探しています。何を提案できますか？
これらのシナリオは、AIエージェントがさまざまな特殊なタスクに合わせることができ、適切なコンテキストと指示を使用して、LLMベースのシステムの多能性を示しています。