ツール設計のベストプラクティス ─ description・命名・レスポンス設計
ツール設計で最も重要なのはdescriptionの質。モデルはdescriptionを手がかりにツールを選ぶため「いつ・何を・どのパラメータで」を詳しく書くだけで精度が大きく変わる。命名・ツール数の整理・レスポンス設計もあわせて押さえると、同じモデルでもエージェントの動作が安定する。
AIエージェントの仕組みを、LLMの基礎から設計パターンまで体系的に学べる学習サイト。
ツール設計で最も重要なのはdescriptionの質。モデルはdescriptionを手がかりにツールを選ぶため「いつ・何を・どのパラメータで」を詳しく書くだけで精度が大きく変わる。命名・ツール数の整理・レスポンス設計もあわせて押さえると、同じモデルでもエージェントの動作が安定する。
構造化出力はLLMのレスポンスをJSONスキーマに準拠させる技術で、パースエラーなく型安全なデータをアプリに渡せる。データ抽出・分類などエージェントの出力を後続処理で扱う場面で信頼性を大きく高める実用的な仕組みだ。