Name: 皆のための大規模言語モデル LLM Part 5 - LangGraphで私だけのAIエージェント作り
Price: 77000 KRW

Q&A 💬

Q. AIエージェントとは何ですか？

AIエージェント（AI Agent）は、人工知能システムが特定の環境で自律的に行動し、与えられた目標を達成するために作業を実行するソフトウェアです。このエージェントは周囲の環境を認識し、これをもとに意思決定を下した後、行動をとり、その結果を評価しながら学習し、徐々により良い決定ができるように進化していきます。 AIエージェントは主に次のコアコンポーネントで構成されています。

1. 環境(Environment)

エージェントが相互作用する外部世界を意味します。これは物理環境でも、ソフトウェアシステム内の仮想環境でもかまいません。 AIエージェントはこの環境からデータを収集し、そのデータに基づいて行動を決定します。

2. センサー(Sensors)

AIエージェントはセンサーを介して環境から情報を収集します。物理ロボットの場合はカメラやマイクなどのハードウェアであり、ソフトウェアエージェントの場合はAPIまたはデータベースから情報を収集する方法がセンサーとして機能します。

3. アクター(Actuators)

エージェントが環境に影響を与えるために使用するツールまたは方法。たとえば、ロボットの場合は、アームやホイールなどの機械デバイスを制御して物理的な動作を実行でき、ソフトウェアエージェントはコードを実行したりデータを操作して結果を作成したりできます。

4.目標（ゴール）

AIエージェントは通常、1つ以上の目標を持っています。この目標は、エージェントが環境で特定のタスクを完了するか、または特定の状態に到達するように誘導します。目標は明示的に与えられるかもしれませんし、強化学習のようなテクニックを通して自分で学習し設定することもできます。

5. 行動及び意思決定 (Action & Decision Making)

AIエージェントは、与えられた目標を達成するために環境から受け取った情報を分析し、可能な行動の中で最適な決定を下します。これは、ルールベースのシステムでもよく、強化学習、ディープニューラルネットワークなどの複雑なアルゴリズムによっても実行できます。

6. 学習 (Learning)

学習により、AIエージェントは時間の経過とともにパフォーマンスを向上させます。機械学習技術を使用して、過去の経験を通じてより良い決定を下すように学習することが代表的です。これにより、エージェントは環境で発生する変化をすばやく適応させ、行動戦略を改善できます。

Q. 選手の知識が必要ですか？

この[すべてのための大規模言語モデルLLM Part 5 - LangGraphで独自のAIエージェントを作成する]レッスンでは、LangGraphライブラリとLLMを使用してAIエージェントを作成する方法について説明します。したがって、Python、自然言語処理、LLM、LangChainの基礎知識を持っているという仮定の下で講義が行われます。したがって、選手の知識が不足している場合は、先行講義である「みんなのための大規模言語モデルLLM（Large Language Model）Part 2 - ランチェーン（LangChain）で自分だけのChatGPTを作る」講義を先に受講してください。

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