実用的なAIエージェントを構築するために私が使用している正確なスタック

デモで見せるものと、本番環境のシステムで見せるものは異なります。多くの人が見過ごしている、その両者の間には大きな隔たりがあります。

今や、あらゆるものを「エージェント」と呼ぶ人がいます。メモリを持つチャットボットはエージェントであり、ループを持つスクリプトもエージェントです。この誤解は、質の低いエンジニアリングを招きます。結果として、単純なタスクに対して過剰な設計（オーバーエンジニアリング）を行い、複雑なタスクに対しては設計不足（アンダーエンジニアリング）に陥ってしまうのです。

エージェントには目的がなければなりません。単に指示に従うだけでは不十分です。真のエージェントは、次に何をすべきかを自ら判断します。失敗に対処し、いつ作業が完了したのかを理解します。

あなたのシステムが以下のルールを満たしているか確認してください：

  • 人間がすべてのステップをガイドしなければならないなら、それはチャットインターフェースであり、エージェントではありません。
  • システムがツール呼び出しの失敗から復旧できるなら、あなたはエージェントを構築しています。
  • システムが目標をサブタスクに分解できるなら、それは真のエージェントです。

成功しているチームは、汎用的な推論エンジンを構築しているわけではありません。彼らが構築しているのは、特定の目的に特化したパイプラインです。彼らは以下の3つのことに集中しています：

  • ツール設計：エージェントが呼び出せるクリーンなインターフェースを作成すること。
  • 失敗への対処：ツールが何も返さなかったときにどうすべきかを決定すること。
  • オブザーバビリティ：エージェントがなぜ特定の決定を下したのかを追跡すること。

LangChainやCrewAIのようなフレームワークは、毎月のように変化します。フレームワークそのものよりも、パターンの方が重要です。成功するために、以下のパターンを活用してください：

  • 計画してから実行する：1つのステップで計画を作成し、別のステップでそれを実行します。
  • 検索と推論を分離する：コンテキストを取得することと、それを使用することは別個のタスクです。
  • 明示的な引き継ぎ：あるエージェントが別のエージェントに作業を渡す際は、構造化されたログを使用します。

RAGは標準的な手法ですが、多くの人がチャンキングで失敗しています。テキストの分割が不適切だと、モデルは文脈を見失い、ハルシネーションを起こします。もし結果が役に立たない場合は、モデルを責める前に、メタデータとチャンキング戦略を確認してください。

課題はベンチマークを追いかけることではありません。課題は、見ていないときでも確実に動作すると信頼できるシステムを構築することです。ガバナンス、オブザーバビリティ、そして信頼性の高いツールの使用に注力してください。

最良のエンジニアは、単なるプロンプトエンジニアリングではなく、システム設計に注力します。他の人がメンテナンスできるシステムを構築しましょう。

出典: https://dev.to/aibughunter/the-exact-stack-i-use-to-build-production-ai-agents-no-fluff-2lmp