AIエージェントとは何か／学習ロードマップ

ようこそ。このサイトは、AIエージェントの仕組みをゼロから順番に学ぶための学習帳です。まず結論から言うと、AIエージェントとは、LLM（大規模言語モデル＝大量の文章で学習した言語の予測モデル）が、与えられた目標に向かって「考える→ツールを使う→結果を見る」というサイクルを自分で繰り返すシステムのことです。

チャットやワークフローとの違い

ふだん使うチャットボットは、基本的に「質問を受けて一度答える」だけの単発のやりとりです。これに対してエージェントは、目標を達成するまで自分で手を動かし続けます。

似て非なるものに「ワークフロー」があります。ワークフローは、人があらかじめ決めた手順（ステップA→B→C）をLLMが沿って実行する仕組みです。一方エージェントは、次に何をするかをLLM自身がその場で決める点が異なります。Anthropic の解説では、決まった経路をたどるものを「ワークフロー」、LLMが自分で進め方を動的に決めるものを「エージェント」と呼び分けています。

どちらが優れているという話ではなく、課題に応じて使い分けます。実はシンプルなワークフローで十分なことも多い、という点も後のレッスンで扱います。

エージェントの3つの土台

研究者 Lilian Weng の整理によれば、LLMを中心としたエージェントは大きく次の3要素から成るとされます。

計画（Planning）: 大きな目標を小さなタスクに分解する。
メモリ（Memory）: 会話の流れや過去の情報を覚えておく。
ツール使用（Tool use）: 検索やコード実行など、外部の機能を呼び出す。

この3つが、本サイトのレッスンの背骨になります。

本サイトの進め方

レッスンは番号順に並んでいます。1から順に読めば、LLMの基礎（レッスン2）→ツール使用（3）→基本ループ（4）→計画（5）→メモリ/RAG（6）→設計パターン（7・8）→評価と安全（9）→最小実装（10）へと、無理なく積み上がる構成です。各レッスンの最後には出典を載せているので、より深く知りたいときは一次情報にあたってください。

まとめ

AIエージェントは「考える・使う・見る」を自律的に繰り返すLLMベースのシステムで、単発チャットや固定ワークフローとは「次の行動を自分で決める」点が違います。次のレッスンから、その土台となるLLMの基本を一緒に見ていきましょう。