【ITニュース解説】Agentic AI: Part 4 — Agentic AI Frameworks

この記事では、「Agentic AI（自律型AI）」を実現するためのフレームワークについて解説する。Agentic AIとは、人間からの指示を最小限に抑え、AI自身が目標を設定し、計画を立て、実行し、結果を評価して改善していく自律的なAIシステムのことだ。従来のAIが特定のタスクをこなすように設計されているのに対し、Agentic AIはより複雑で変化に富んだ状況に対応できる。

Agentic AIを構築するためには、いくつかの重要な要素が必要となる。まず、目標設定のメカニズムだ。AIは、与えられた目標を理解し、それを達成するための具体的なサブゴールを設定する必要がある。次に、計画立案能力が重要になる。これは、目標を達成するためのステップを順序立てて考え、実行可能な計画を作成する能力だ。そして、計画を実行するための実行エンジンが必要となる。これは、AIが実際にタスクを実行し、外部環境と相互作用する部分だ。最後に、評価と学習のメカニズムが不可欠となる。AIは、自身の行動の結果を評価し、そこから学び、将来の行動を改善していく必要がある。

記事では、これらの要素を実現するためのいくつかのAgentic AIフレームワークを紹介している。フレームワークとは、Agentic AIを構築するための設計図のようなもので、開発者はこれを利用することで、効率的にシステムを構築できる。具体的なフレームワークとしては、以下のようなものが挙げられる。

1. LangChain: LangChainは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーションを構築するためのフレームワークだ。LLMとは、大量のテキストデータを学習したAIモデルで、自然言語処理の様々なタスクを実行できる。LangChainは、LLMをAgentic AIの様々な要素（目標設定、計画立案、実行、評価）と統合するためのツールとコンポーネントを提供する。例えば、LangChain Agentを使用すると、LLMにツール（検索エンジン、計算機、データベースなど）へのアクセス権を与え、LLM自身がタスクを完了するために必要なツールを選択し、利用することができる。

2. AutoGen: AutoGenは、マイクロソフトが開発したフレームワークで、複数のエージェントが協調してタスクを解決するシステムを構築するためのものだ。各エージェントは特定の役割を持ち、互いにコミュニケーションを取りながら、全体の目標を達成していく。例えば、あるエージェントがタスクの分析を行い、別のエージェントがコードを生成し、さらに別のエージェントがテストを行う、といった具合だ。AutoGenは、複雑なタスクを複数のエージェントに分割し、効率的に解決するための仕組みを提供する。

3. Haystack: Haystackは、検索エンジンや質問応答システムを構築するためのフレームワークだ。Agentic AIの文脈では、Haystackを情報収集や知識獲得のツールとして利用できる。例えば、あるタスクに必要な情報をインターネットから収集したり、特定のドキュメントから必要な情報を抽出したりするために、Haystackを利用することができる。

これらのフレームワークは、それぞれ異なる特徴を持っているが、Agentic AIを構築するための共通の目標を持っている。開発者は、自身のプロジェクトのニーズに合わせて、適切なフレームワークを選択し、利用することができる。

Agentic AIは、まだ発展途上の分野であり、多くの課題が残されている。例えば、AIが安全かつ倫理的に行動するように制御することや、AIが予期せぬ状況に適切に対応できるようにすることなどが課題として挙げられる。しかし、Agentic AIは、人間の能力を拡張し、社会の様々な問題を解決する可能性を秘めている。

システムエンジニアを目指す初心者にとって、Agentic AIは、将来のIT業界を牽引する重要な技術の一つとなるだろう。この記事で紹介したフレームワークを学ぶことで、Agentic AIの基礎を理解し、将来のキャリアに役立てることができる。LangChain, AutoGen, Haystackなどのキーワードを深く掘り下げて学習することで、Agentic AIの理解を深めることができるだろう。また、これらのフレームワークを利用した具体的なプロジェクトに挑戦することで、実践的なスキルを身につけることができるだろう。