オープンソースの書籍
AIエージェントを深く学ぶ
設計の原理。
開発の実践。
AIエージェントの仕組みを学ぶ開発者や、ものづくりに関心のある方へ。
実験にはプログラミングの基礎知識が役立ちます。第1章では基本概念を紹介します。
著者 Bojie Li とオープンソースコミュニティ
エージェントのループ概念モデル
LLM
コンテキストタスク・履歴
観察結果
観察結果
ツール検索・コード
APIs
観察結果行動APIs
環境ファイル・ブラウザ・人
判断する。行動する。
何が変わったかを観察する。
コンテキストがモデルに情報を与え、ツールが世界に働きかけます。
10 章で学ぶ、基礎からシステムまで15 言語版オープンソース。誰もが学べる一冊。
理解から実装へ続く道
本書の内容.
まずは基礎から。
その先は、好奇心のままに。
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AI Agent 入門
モデル、コンテキスト、ツール、そしてそれらをつなぐループ。
ここから始めようコンテキストエンジニアリング
エージェントを効果的に動かすコンテキストを構築する。
ユーザーメモリと知識ベース
エージェントを知識と記憶につなぐ。
ツール
世界に働きかけるための、信頼できるインターフェースをエージェントに与える。
Coding Agent とコード生成
コードを道具にして、新たな能力を生み出す。
交互：観察空間と動作空間の拡張
音声、視覚、インターフェース、時間をまたぐエージェントへと拡張する。
Agent の評価
動作を測定し、システムを比較し、失敗から学ぶ。
モデルのポストトレーニング
教師あり学習と強化学習がモデルをどのように形作るかを理解する。
Agent の継続的進化
実行から得た経験を、持続的な改善につなげる。
マルチ Agent 協調
エージェントを連携させ、コンテキストを共有し、複雑な作業を分担する。
動かしてみると、理解が深まる
読んだら、作ってみよう。
付属の実験とコードを調べ、自分なりに発展させましょう。