人工知能技術の波に後押しされ、AIエージェント（知的身体）技術はかつてないスピードで発展し、様々な業界に徐々に浸透しつつある。AIエージェントのプラットフォームやテクノロジーフレームワークが無限に市場に出回る中、テクノロジーの専門家も業界初心者も選択のジレンマに直面するかもしれない：
- 自分のニーズに最適なAIエージェントのプラットフォームを選ぶには？
- 支配的なテクノロジーフレームワークは何か、それぞれの強みと弱みは何か？
- 特定のアプリケーション・シナリオをAIエージェント・テクノロジーと効果的に統合するにはどうすればいいのか？
- このように幅広いプラットフォームやフレームワークがある中で、どこから学び始め、どのようにテクノロジーを選択すべきなのか。
本稿では、上記の基本的な疑問に答えるだけでなく、様々なプラットフォームやフレームワークの特徴を深く分析し、実際のアプリケーションシナリオと組み合わせることで、読者がより深い情報に基づいた技術的な意思決定を行えるよう、より詳細かつ包括的なAIエージェントのプラットフォームとテクノロジーの選択ガイドを提供することを目的としている。
AI基盤能力の強化：選抜の礎石
AI技術の進化を洞察する
AIの分野は近年、爆発的な成長を遂げている。基本的な機械学習アルゴリズムから、今話題のジェネレーティブAIや具現化知能まで、その技術は急速に進化している。大手ハイテク企業はAIモデルの開発に多額の投資を行い、オープンソースコミュニティは多くの優れたAIプロジェクトやツールを提供し、AIプラットフォームや開発フレームワークが誕生した。テクノロジーの急速な反復は、私たちにかつてない機会をもたらしたが、同時に学習と選択における課題ももたらした。
例えば、ここ数ヶ月だけでも、Google Gemini、ChatGLM、Baidu Wenshin Yiyiがある、 徹底探索 iFLYTEK Sparkをはじめとする多くのベンダーが、よりパワフルで機能豊富な新世代のAIモデルをリリースしている。 こうした技術の進歩はエキサイティングだが、技術学習者やアプリケーション開発者の目を眩ませ、選択を難しくしている。
このような急速な技術革新に直面し、学習の優先順位と選択戦略を明確にすることが急務となっている：
- 新しいテクノロジーの波に圧倒されることなく、常に効果的で方向性のある学習を続けるにはどうすればいいのだろうか？
- AI技術にはさまざまな分野がありますが、AIエージェントを構築するための中核となる能力はどれでしょうか？
- さまざまなプラットフォームやフレームワークがある中で、ニーズに合った最適な選択をするにはどうすればいいのだろうか？
能力ベース、ツールベース：学習と選抜の基本原則
AIエージェントの学習と技術選択の過程で "能力ベース、ツールベース" が核となる指導原則であるべきだ。
つまり、私たちは次のようなことに重点を置いて学ぶべきなのだ。 AIの中核能力を理解する 一方、現在のAIモデルで実現可能な機能の境界線と、実用的な問題の解決や応用シーンの強化におけるAI技術の可能性を深く探ることも重要である。 具体的には、以下のような側面に注目する必要がある：
- 大きなモデル能力スペクトル様々なタイプのマクロモデル（トランスフォーマーモデル、拡散モデル、グラフニューラルネットワークなど）の技術的特徴、長所、限界を理解し、自然言語処理、コンピュータビジョン、マルチモーダル理解における能力の違いを理解する。
- AIエージェントのコア・メカニズムAIエージェントの構成要素（知覚モジュール、意思決定モジュール、実行モジュール、記憶モジュールなど）、およびエージェントがどのように動作し、学習し、相互に作用するかを深く理解すること。
- アプリケーション・シナリオ・イノベーション様々な産業や分野におけるAIエージェントの応用シナリオを積極的に探求し、インテリジェントな顧客サービス、バーチャルアシスタント、コンテンツ作成、スマートホーム、産業オートメーション、教育カウンセリングなど、潜在的な応用価値とビジネスチャンスについて洞察する。
AIの能力を十分に理解した上で、特定のツール、プラットフォーム、フレームワークを学び、選択する。 正しい学習と選択の道筋は、次のようなステップを踏むべきである：
- アプリケーションのシナリオと問題を定義するAIエージェントは、顧客サービスの効率化、コンテンツ作成プロセスの最適化、ビジネスプロセスの自動化など、特定の問題を解決するために、自身の要件を詳細に分析することで利用することができる。
- AI能力マッチの評価シナリオの要件に基づいて、さまざまなAI能力（自然言語理解、対話生成、ナレッジグラフ、推論、プランニングなど）がシナリオにどの程度マッチするかを評価し、必要とされるAIの中核能力を決定する。
- 正しいツールとプラットフォームの選択必要なAI能力を定義した上で、市場にある様々なAIエージェントプラットフォーム、開発フレームワーク、関連ツールを調査・評価し、シナリオのニーズを効果的にサポートし、技術的能力の要件を満たし、費用対効果を考慮したソリューションを選択する。
例えば、スマートスペクトラムAIが発表した、コンピュータを自律的に操作できるAI知能の技術を見てみると、まずこう考える： この技術の核となるAI能力は何か？ どのようなシナリオを解決できるのか？ それどころか、彼らはすぐにそのツールを使い、学ぶことに夢中になる。 より深く分析すると、このテクニックの鍵は以下の点にあることがわかる。 AIエージェントの実行能力と自律性の強化 これにより、コンピューター上で人間ユーザーの行動を模倣することができ、より複雑な自動タスクが可能になる。 しかし、この技術は次のような課題も抱えている。 コスト高、汎用性の欠如、セキュリティリスク などの課題がある。 したがって、この技術の採用を評価するにあたっては 具体的な応用シナリオと実践的なニーズを組み合わせる 総合的な検討を行う。
一方で、特定のツールやプラットフォームを追い求め始めると、AIの中核的な能力の理解や応用シナリオの深い思考を無視して、「学習ツールのための学習ツール」という誤解に陥りがちだ。
ツールの重要性：効率を高め、成果を加速する
基本原則は「能力ベース、ツールベース」だが、ツールが重要でないという意味ではない。 適切なツールは、AIエージェントの開発効率を大幅に向上させ、技術的な敷居を下げ、アプリケーションの着地を早めることができる。 例えば、様々なAIエージェントプラットフォームは、グラフィカルインターフェース、ビルド済みコンポーネント、便利なAPIインターフェースを提供し、開発者が全てのモジュールをゼロからビルドすることなく、AIエージェントアプリケーションを迅速にビルドし、デプロイすることを可能にします。 様々な開発フレームワークは、構造化されたコード構成、豊富なツールライブラリ、包括的なドキュメントを提供し、開発者がカスタマイズ開発や機能拡張をより効率的に実行できるようにします。 自動化ツールにより、開発者はデータの前処理、モデルのトレーニング、パフォーマンス評価、デプロイなどの繰り返し作業を簡素化し、コアビジネスロジックや革新的な機能開発に集中することができます。
したがって、AIの中核となる能力を学び、習得することを前提に、適切なツールとプラットフォームを選択すれば、半分の労力で2倍の成果を達成することができる。
シナリオ・ドリブン・ラーニング：練習が完璧を生む
学習型AIエージェント技術。 最も効果的な方法は "シナリオ駆動型学習" つまり、そうすべきだということだ。 ということは 具体的な応用シナリオから始まり、実際の問題で学び、実践する。 例えば、インテリジェントなカスタマーサービス・エージェントを作りたいのであれば、次のような問題を避けて学習することができる。 例えば、もし私たちがインテリジェントなカスタマーサービス・エージェントを作りたいのであれば、次のような問題を中心に学習することができる：
- インテリジェント・カスタマー・サービス・エージェントに必要なコア能力とは？ (例えば、自然言語理解、意図認識、知識ベース検索、対話管理、感情認識など）。
- インテリジェント・カスタマー・サービス・エージェントを構築するためのプラットフォームやフレームワークにはどのようなものがあるか（Rasa、Dialogflow、Amazon Lex、Coze、Difyなど）。
- インテリジェント・カスタマー・サービス・エージェントの対話フローと知識ベースをどのように設計するか？
- インテリジェント・カスタマー・サービス・エージェントのパフォーマンスとユーザー・エクスペリエンスを評価するには？
- インテリジェント・カスタマー・サービス・エージェントを継続的に最適化し、反復する方法とは？
シナリオ・ドリブン・ラーニングを通じて、AI技術の実際の効果を検証し、ツールやプラットフォームの適用可能性を評価し、継続的に経験を積み重ね、スキルを向上させることができる。 実際には、以下の主要指標に注目する必要がある：
- 効率性の向上AIエージェントは生産性の向上と人件費の削減に有効か？
- ランニングコストAIエージェントの導入と運用にかかるコストは、予算内で管理可能か？
- 走行速度AIエージェントの応答性と処理速度はユーザーのニーズに合っているか？
- 結果の質AIエージェントの出力は正確で、信頼でき、期待通りですか？
- ユーザーエクスペリエンスAIエージェントとのインタラクションはスムーズで、自然で、親しみやすいか？
これらの指標を継続的に監視・評価することで、AIエージェントのパフォーマンスを継続的に最適化し、最終的に選択したテクノロジーソリューションがシナリオの要件を本当に満たしているかどうかを判断することができます。
AIフルスタック・テクノロジー・スタック選考詳細
AIの学習と選択の基本原則を明らかにした後、読者がより優れた強力なAIエージェント・アプリケーションを構築できるよう、AIスタック全体の選択の詳細について説明する。
技術選択における考慮点の次元
AIエージェントの技術を選択する際には、先に述べたことに加えて、次のことが重要である。 コスト、安定性、実装性、精度 4つの重要な要素に加え、以下の次元も考慮する必要がある：
- 機能的完全性例えば、自然言語処理、対話管理、知識ベース、マルチモーダルサポート、エージェントオーケストレーションなど。
- 使いやすさと開発効率プラットフォームやフレームワークが習得しやすく使いやすいかどうか、ユーザーフレンドリーな開発インターフェースやツールを提供しているかどうか、開発効率を高め開発サイクルを短縮しているかどうか。
- 拡張性と柔軟性プラットフォームやフレームワークが、柔軟な機能拡張やカスタマイズ開発をサポートしているかどうか、将来のビジネス成長や技術アップグレードのニーズに応えられるかどうか。
- 地域社会の支援と生態系プラットフォームやフレームワークが活発なコミュニティや充実したエコシステムを持ち、タイムリーな技術サポートや豊富なリソースを利用できるかどうか。
- セキュリティとプライバシープラットフォームやフレームワークが、ユーザーデータやシステムのセキュリティを保護するための包括的なセキュリティメカニズムやプライバシー保護手段を提供しているかどうか。
- 展開方法と動作環境プラットフォームやフレームワークがどのようなデプロイ方法をサポートしているか（例：クラウド、ローカル、ハイブリッド）、異なる動作環境やハードウェア条件に適応できるかどうか。
- ライセンス契約とビジネスモデルプラットフォームやフレームワークのライセンス契約はどうなっているのか、オープンソースで無料なのか、商業的な制限はあるのか、商業的なサポートサービスはあるのか、ビジネスモデルは持続可能なのか。
実際の選択プロセスでは、自分たちのシナリオの優先順位と焦点に従って、これらの次元を秤にかけてトレードオフし、自分たちのニーズを最も満たすソリューションを選択する必要がある。
技術的背景の違いによる選考の推奨
コードベースがゼロ：クイックスタート、実践への障壁が低い
に関して プログラミングの素養なし のユーザーである。 ローコード/ゼロコードAIエージェント・プラットフォーム 手っ取り早く始めて練習するには最適な選択だ。 このようなプラットフォームは通常、以下を提供する。 グラフィカル・ユーザー・インターフェース、ドラッグ＆ドロップ・コンポーネント、設定済み機能モジュール AIエージェント・プラットフォームは、ユーザーがコードを書くことなく、AIエージェント・アプリケーションを素早く構築・展開できるように設計されている。 同時に、これらのプラットフォームは次のような傾向もあります。 豊富な内蔵AI機能 例えば、自然言語理解、対話生成、ナレッジベース管理、マルチチャネル統合などだ。ユーザーは、複雑なAIモデルを独自に開発・統合することなく、これらの機能を直接呼び出すことができる。
推奨プラットフォーム
- コーズ ByteHopperによって立ち上げられた クラウドAIエージェント構築プラットフォーム 提供 ビジュアル編集インターフェース、豊富なプラグインエコシステム、強力なワークフローオーケストレーション機能 ユーザーは、チャットボット、コンテンツ作成アシスタント、知識クイズボットなど、さまざまなタイプのAIエージェントを簡単に作成できる。 コーズ の利点 非常に使いやすく、機能が豊富で、アップデートの繰り返しが速い。 しかし、欠点は 完全にクラウドサービスに依存しており、ローカルでの展開には対応していない。 .
- ディファイ オープンソースのAIエージェント・プラットフォーム 属 クラウドとローカルの両方に対応 提供 Cozeのようなビジュアル編集インターフェースとプラグイン機構 だが 柔軟性とカスタマイズ性を重視 . ダイファイ の利点 オープンソースで無料、ローカルに展開可能、拡張可能 ユーザーは、データのセキュリティとプライバシーをよりよく管理するために、自身のニーズに応じて機能を開発・拡張することができる。
- FlowiseAI。 もう一つの優れたオープンソースAIワークフロープラットフォーム 属 AIエージェントと自動化プロセスの構築に注力 提供 ノードベースのビジュアル・プログラミング・インターフェイス AIワークフローは、ノードをドラッグ、ドロップ、接続することで、複雑なAIワークフローを素早く構築できるように設計されている。 FlowiseAI の利点 強力なワークフローオーケストレーション機能、豊富なノードライブラリ、柔軟な統合機能 他のAIモデル、データベース、APIインターフェースなどとシームレスに統合できる。
- ボットプレス 会話型AIエージェントの構築に特化したプラットフォーム 提供 強力な自然言語処理エンジン、柔軟な対話管理システム、豊富なチャネル統合機能 Botpressはあらゆるタイプのチャットボットやバーチャルアシスタントの構築に適しています。 ボットプレスの利点は プロフェッショナルな会話AI能力、成熟した製品システム、完璧な商業サポート しかし、相対的に見れば、そうだ。 学習曲線が緩やかで、カスタマイズ開発の敷居が高い .
学習経路の提案
- 使い勝手の良いゼロコード・プラットフォームを選ぶ (例：CozeやDify) AIエージェントの構築と応用を、実際に体験しながら始めましょう。
- ラーニング・プラットフォームが提供するビジュアル編集ツールとプリセット・コンポーネント また、基本的なAgentの作成と設定方法を学びます。
- プラットフォーム内蔵のAI機能を試す (自然言語理解、対話生成、知識ベースなど）、簡単なQ&Aボットやチャットボットのような簡単なAIエージェントアプリケーションを構築する。
- プラットフォームの高度な機能をステップ・バイ・ステップで紹介 AIエージェントは、インテリジェントなカスタマーサービスロボット、コンテンツ作成アシスタントなど、より複雑なAIエージェントアプリケーションを構築するために使用することができます（プラグイン機構、ワークフローオーケストレーション、マルチチャネル統合など）。
- ニーズに応じて、より柔軟でカスタマイズ可能なプラットフォームを徐々に試してみよう。 (DifyやFlowiseAIなど）を使って、AIエージェントの基本原理や技術的な詳細を学ぶことができる。
プログラミングの基礎：深いカスタマイズ、柔軟な拡張性
に関して プログラミングの基礎知識がある の開発者たち。 AIエージェント開発フレームワーク 歌で応える 下位レベルのツールライブラリ を提供できる。 高い柔軟性とカスタマイズ性 AIエージェントは、より複雑でパーソナライズされたアプリケーションのニーズを満たすように設計されています。 開発者は、プログラミング言語（Python、JavaScriptなど）と様々なAIライブラリやツールを組み合わせて、AIエージェントのモジュールをゼロから構築し、綿密なカスタマイズや最適化を行うことができます。
推奨されるフレームワークとツール
- ラングチェーン 最も人気のあるAIエージェント開発フレームワークのひとつ 提供 豊富なコンポーネントとモジュール 例えば、モデルI/O、キュー・ワード管理、メモリー・モジュール、エージェント・タイプ、ツール・ライブラリー、チェーン・コンポーネントなど。 主要な言語モデルを幅広くサポート (例：OpenAI、Anthropic Claude、Google PaLM、Hugging Faceなど）。 PythonとJavaScriptで利用可能 ラングチェーン LangChainの利点は パワフルでエコロジカル、アクティブなコミュニティ AIエージェントは、複雑なAIエージェントアプリケーションを構築するためのフレームワークです。
- CrewAI。 マルチエージェント・コラボレーションに焦点を当てた開発フレームワーク 属 LangChainで構築 提供 より高度な抽象化とカプセル化 これにより、開発者は以下のことが容易になる。 マルチエージェント・チームの構築と管理 チームワークのシナリオをシミュレーションすることで、より複雑なタスクの分解や共同作業による完了が可能になる。 クルーAI の利点 マルチエージェント開発の複雑さを簡素化し、開発効率を向上させ、複雑で協調的なAIシステムの構築を容易にします。 .
- トランスフォーマー（ハグ顔）。 最も人気のあるディープラーニング・モデル・ライブラリのひとつ 属 何万もの訓練済みモデルを提供 自然言語処理、コンピュータ・ビジョン、音声処理など、幅広い分野をカバーしている。 様々な主流のディープラーニングフレームワークをサポート (PyTorch、TensorFlow、JAXなど）。 Transformersライブラリは さまざまなAIアプリケーションを構築するための基本ツール これにはAIエージェントも含まれる。 豊富なモデル、パワフルなパフォーマンス、大規模なコミュニティ ディープラーニング開発者にとって必須のツール・ライブラリである。
- ラサ 会話型AI開発に特化したオープンソース・フレームワーク 属 完全な対話システム構築ツールを提供 NLGは、自然言語理解、対話管理、NLGなどのモジュールを含む、新しく革新的で柔軟なシステムです。 Pythonと複数の対話チャンネルをサポート . ラサの強みは 強力な対話管理機能、柔軟なカスタマイズオプション、ユーザーのプライバシーとデータセキュリティの重視 エンタープライズグレードのチャットボットやバーチャルアシスタントの構築に適している。
- オートジェン（マイクロソフト）。 マイクロソフトのマルチエージェント・コラボレーション・フレームワーク 属 カスタマイズ可能な会話型マルチエージェントシステムの構築に注力 属 複数のエージェントタイプをサポート (AssistantAgent、UserProxyAgent、GroupChatAgentなど）。 柔軟なエージェントのインタラクションとコラボレーションモデルを提供 . オートジェン の利点 強力なマルチエージェントコラボレーション、柔軟なエージェント設定とインタラクション、複雑な会話AIシステムの構築が容易。 .
技術スタックの提案
- プログラミング言語:: パイソン AIライブラリやツールの豊富なエコシステムを備えた、AI開発に最適な言語。 ジャバスクリプト フロントエンド開発やNode.jsのバックエンド開発で広く使われており、LangChainなどのフレームワークもJavaScript版を提供している。
- AIエージェントフレームワーク:: ラングチェーン は、汎用のAIエージェント開発フレームワークとして推奨されています。 クルーAI マルチエージェントコラボレーションシナリオのための ラサ 会話AIアプリケーションのために。 オートジェン は、マルチエージェントコラボレーションのもう一つの選択肢である。
- ディープラーニング・ライブラリー:: トランスフォーマー（ハグ顔） は、ディープラーニングに不可欠なモデル・ライブラリである。 パイトーチ 歌で応える テンソルフロー が主流のディープラーニングのフレームワークだ。
- ベクトルデータベース:: ウィービエイト もしかしたら 松ぼっくり isovectorデータベースは、AIアプリケーションの意味検索と類似性マッチングのパフォーマンスを向上させるために、ベクトルデータの保存と検索に使用される。
- 援助:: ボルト.DIY / ボルト.ニュー やその他のAI支援プログラミングツールは、開発効率を向上させることができる。 ウィンドサーフ／カーソル このようなVSCodeプラグインは、より便利なAIプログラミング体験を提供する。
学習経路の提案
- プログラミング言語Pythonの体系的な学習 基本的な構文、データ構造、一般的なライブラリやツールの習得。
- ディープラーニングの基礎を学ぶ ニューラルネットワーク、逆伝播、一般的なモデル構造などの理解
- LangChainフレームワークの詳細 モデルI/O、キュー・マネージメント、メモリー・モジュール、チェーン・コンポーネントなどのコア・コンポーネントやモジュールは、ユーザーによってさまざまな方法で使用される。
- LangChainで簡単なAIエージェントアプリケーションを作ってみよう！ 例えば、質疑応答ボット、テキスト要約ツール、コード生成アシスタントなど。
- LangChainの高度な機能をステップ・バイ・ステップで探る 例えば、より複雑なAIエージェント・アプリケーションを構築するためのエージェント・ツールの統合、マルチエージェント・コラボレーション、カスタム・チェーン・コンポーネントなどです。
- アプリケーションに適したAIエージェントフレームワークとツールライブラリを選択します。 例えば、マルチエージェントシステムを構築する必要があれば、CrewAIやAutoGenを学ぶことができるし、会話AIアプリケーションを構築する必要があれば、RasaやBotpressを学ぶことができる。
- AIの最新技術動向を常に把握する 私たちは、新しいAIモデル、フレームワーク、ツールを学び、使いこなすことで、スキルとアプリケーションを向上させ続けます。
総括と展望
本記事では、AIエージェントの技術選択に関する包括的かつ実践的なガイドを読者に提供することを目的として、AIの基本的な能力、選択上の考慮事項、技術的背景別の選択推奨事項から、推奨される特定のプラットフォーム、フレームワーク、ツールに至るまで、AIエージェントのプラットフォームと技術選択に関する様々な側面について説明します。 本記事の解説が読者の皆様の一助となれば幸いである。 AIエージェント技術をより深く理解し、自身のニーズを明確にし、最適な技術ソリューションを選択し、効率的でインテリジェントかつ信頼性の高いAIアプリケーションを構築するために、AIエージェント開発を迅速に開始することができます。 .
今後、AIエージェントのテクノロジーは、次のような方向に進んでいくだろう。 よりスマートに、より自律的に、より多用途に 革新的なAIエージェント・アプリケーションがさらに登場し、さまざまな業界に深遠な変化と価値向上をもたらすことを期待しています。 我々は、より革新的なAIエージェント・アプリケーションが出現し、様々な業界に深遠な変化と価値の向上をもたらすことを期待している。 AI時代の参加者として、また構築者として、我々は次のことを行うべきである。 継続的な学習への情熱を持ち、新しい技術を積極的に取り入れ、AIの無限の可能性を常に探求する。 .
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch (Sie) 
Português do Brasil