Taisuke

リテールと広告
慶應理工大学院→インターネット広告会社

[松本 勇気 (Yuki Matsumoto) | LayerX CTO @y_matsuwitter]

Agentを作る時の心構えとして、ToolとPrompt渡してポン、でうまくいくものはあまり優位性もないし、大抵の実務レベルでは精度が出ず役に立たない。

まずはContextを全力でお膳立てをした状態で確実に問題が解けるようにする。DB接続してとか考えない。まずは手作業でPromptにContextを詰め込んでみる。

Contextだけでなく、Toolの種類も絞り込む。必要なTool以外与えない。Toolの呼び方も極力シンプルにしておく。MCPでリッチにとか考えない。とにかく必要最低限だけ与える。

ContextとToolを十分に精度が出る形を見つけたら、そこから段々と引き算・足し算をして解ける問題の幅を広げていく。ただし、広げすぎない。ここは作りながらどの程度の幅がいいのか経験を積むしか今は指標がない気がする。

その上で、必要なContextを集めるための設計を考えていく。どこからどのContextを集めるのか、DBに繋げばいいのか、入力してもらうのか。

これでやっと多少の幅を持って業務をこなせるAgentが作れるので、これを繰り返していくつもAgentを並べて、その隙間を更にOrchestratorで埋めていって、やっと広い領域のAgent化ができる。

問題がうまく解けない時はだいたい解こうとしている問題の幅が広すぎると思う。幅をどこまで狭めれば現実的な精度・スピード・コストになるか探っていく事が大事。この感覚を元にモデル進化においてここまでできるかもなというあたりをつけて動けるようになる。

これをうまくたくさん作るための仕組みがAi Workforceです。2年もこの取り組みをやってるので色々と経験値が溜まっている。楽しい。

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