AIエージェントの作り方入門【OpenAI公式ガイド解説】

概要

OpenAIが公開した「AIエージェント構築実践ガイド」を基に、AIエージェントの定義や構築のポイントを解説する動画。後半では紹介者自身がAgents SDK(Python)を使い、SEO記事のアウトラインを自動作成するエージェントを実際に作った事例も紹介している。

主なポイント

• AIエージェントとは「考えるモデル」「タスク実行用ツール」「安全策(ガードレール)」の3要素を備え、AIが自ら判断してタスクを進めるシステムで、単一ワークフローを実行するだけのチャットボット等とは区別される
• エージェントが有効なのは、人間でないと難しい複雑な判断、ルールが多く管理が大変な業務、文章・会話の理解が必要な仕事など
• ツールは「データ取得」「アクション実行」「オーケストレーション(他エージェントへの委任)」の3種類に分類され、これらを用意することがエージェント構築の第一歩
• OpenAIのAgents SDK(Python)ではfunction_toolsなどでツールを定義し、エージェントに持たせることができる
• 指示文(プロンプト)は既存の業務マニュアルを読み込ませて作成するとよく、手順をガチガチに固めるより、AIが自ら考える余地を残す「ふわっとした」指示の方が望ましいとされる
• エージェントには単一プロセスで完結する「シングルエージェント」と、複数エージェントが役割分担して協調する「マルチエージェント」があり、業務が複雑・ツールが多い場合はマルチエージェントが適する
• 暴走防止のため、①単純な不適切指示のブラックリストチェック→②モデレーションAPI→③LLMによる内部判定、という3段階のガードレールを設ける設計が推奨される
• 実演として、Googleカスタムサーチで上位ページを取得するツールと、そのページ内容を読み込むツールを組み合わせ、SEO記事アウトラインを自動生成するエージェントを構築した

実践に使えること

• OpenAIの「AIエージェント構築実践ガイド」(PDF)を読み、自社業務でエージェント化できそうなタスクを洗い出す
• 既存の業務マニュアルをプロンプトに読み込ませて、エージェント向けの指示文を作成する
• ブラックリスト→モデレーションAPI→LLM判定の3段階ガードレールを実装し、エージェントの暴走・悪用を防ぐ設計にする
• 業務が複雑、または扱うツールが多い場合はマルチエージェント構成を検討する
• 自作エージェントのコードをChatGPTにレビューさせ、指示文をより抽象度の高い(AIが考える余地を残す)ものに改善する