自分でAIエージェントを構築した。誰も教えてくれない真実。
多くの人はAIエージェントを魔法のように語る。私は実際に一つ構築した。それは魔法ではない。配管（プラミング）のようなものだ。
6ヶ月前、私はAkiraAIの構築を開始した。これは自分のサーバー上で24時間365日稼働するパーソナルAIエージェントだ。単なるチャットボットではない。メールを読み、記事を公開し、カレンダーを管理し、サーバーを監視するエージェントだ。
それを構築することで、チュートリアルでは学べないことを学んだ。
テクノロジーにおけるギャップ
LinkedInやYouTubeでは誰もがエージェンティックAI（Agentic AI）について語っている。しかし、ゼロから構築して本番環境で稼働させている人はほとんどいない。私はそのギャップに飛び込んだ。
ツールこそがエージェントを作る
最初にエージェントをClaudeに接続したとき、それは役に立たなかった。質問に答えることはできても、行動することはできなかったからだ。
エージェントにツールを与えたとき、それは真のエージェントになる。私はウェブ検索、Gmailアクセス、Google Drive、そしてシェル実行機能を追加した。ツールがあるかどうかが、オウムとアシスタントの差を生む。
メモリの問題
メモリは単純なものだと思っていたが、それは間違いだった。コンテキストを与えすぎるとトークン制限に達し、少なすぎるとエージェントはすべてを忘れてしまう。
私は3層構造のシステムを構築した：
- 短期メモリ：セッション内の直近数メッセージ。
- 長期メモリ：プロジェクトの事実や好みを記録したファイル。
- 学習済み事項（Lessons learned）：エージェントが同じ間違いを繰り返さないためのミスログ。
本番環境での運用は困難だ
ラップトップでエージェントを動かすのは簡単だ。しかし、サーバーで動かすのは難しい。私は次のような現実的な問題に直面した：
- ウェブ作業中のRAMスパイク（急増）。
- リマインダーを壊してしまうタイムゾーンのエラー。
- プロセスのクラッシュとAPIのレート制限。
優れたエージェントは、完璧なプロンプトによって作られるのではない。信頼性の高いソフトウェアエンジニアリングによって作られるのだ。バージョニング、モニタリング、そしてフォールバックが必要だ。
境界線を定義する
最初は完全な自律性を求めていた。しかし、エージェントが重要なサービスを再起動しかけたことがあった。自律型エージェントを構築するということは、「いつ行動すべきではないか」を決めることだと学んだ。境界線を定義することは、優れたエンジニアリングである。
結果
ある朝、エージェントからのTelegramメッセージで目が覚めた。エージェントはすでにメールのフラグ立てを終え、記事を公開し、サーバーのRAMを確認していた。私が眠っている間に、それは仕事をこなしていたのだ。
あなたへのアドバイス：
- 小さく始める。一つのタスクを選び、それを完璧にこなす。
- ツールは一つずつ追加していく。
- エラーログやモニタリングといった「退屈な部分」を疎かにしない。
- できるだけ早く本番環境で動かす。
これらのシステムがどのように動作するのかを理解するために、エージェントを構築してください。多くの人は、その実態を知らないまま語っています。あなたは、その他大勢の一人であってはなりません。
出典: https://dev.to/mkautsar/i-built-my-own-ai-agent-heres-what-nobody-tells-you-3g31
オプションの学習コミュニティ: https://t.me/GyaanSetuAi