やさしく学ぶＬＬＭエージェント 基本からマルチエージェント構築まで
発売日：2025年2月
- ページ数
- ２９３ｐ
- ISBN
- 978-4-274-23316-6
- 著者情報
- 井上 顧基（イノウエ コウキ）
株式会社Ｅｌｉｔｈ 代表取締役ＣＥＯ／ＣＴＯ。北陸先端科学技術大学院大学にて量子コンピュータの材料探索の研究で修士号を取得。会社経営と同時に東北大学医学系研究科にて医学物理分野での医療ＡＩの研究に取り組む博士後期課程。研究成果として、医学物理のトップカンファレンスであるＡＡＰＭで採択され研究発表
下垣内 隆太（シモガウチ リュウタ）
株式会社Ｅｌｉｔｈ ＣＡＩＯ／Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ ＡＩ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｅｎｇｉｎｅｅｒ。東京大学大学院情報理工学系研究科で拡散モデルの研究で修士号を取得。「日経Ｌｉｎｕｘ（日経ＢＰ）」に大規模言語モデルに関する記事やマルチモーダルモデルに関する記事を寄稿。日英中のトリリンガル。高専時代から培ったものづくりの精神と、大学院で身につけた最先端の知識を融合させ、革新的な技術の開発に取り組む
松山 純大（マツヤマ アツヒロ）
株式会社Ｅｌｉｔｈ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｅｎｇｉｎｅｅｒ。東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程に在学中。主にＬＬＭ（大規模言語モデル）を中心としたＡＩモデルの信頼性について研究を進めている。Ｅｌｉｔｈでは、ＬＬＭに関連するリサーチや開発を担当し、競技プログラミングの経験を活かして最適化分野の案件も手がけている。最先端の技術と理論を実務に応用することで、ＡＩ技術の信頼性と可能性の拡大を追求する
成木 太音（ナルキ タイト）
株式会社Ｅｌｉｔｈ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｅｎｇｉｎｅｅｒ。豊田工業大学大学院先端工学科にて、コンピュータビジョンの一分野である画像調和の研究で修士号を取得。新卒でＥｌｉｔｈに入社。学生時代にはインターンとして、広告会社でビジョン系タスクの開発に携わる。現在は、ＬＬＭ（大規模言語モデル）の知識を深めるべく、最前線の研究と技術トレンドを日々サーベイしている
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商品説明
マルチエージェントの夜明け。
OpenAI、Anthropic、Gemini、LangChain、LangGraph、Gradio、Tavily、SerpApiなどを用い、基本からマルチエージェントシステムの設計まで、開発に必要なテクニックを体系的に解説
LLMエージェント（AIエージェント）は、ペルソナ（口調、知識、判断の方向、人柄）等を生成AIに組み込み、生きた人間の代わりに様々なことをするもので、カスタマーサービス、情報検索、分析、意思決定支援など、様々なタスクを自律的に遂行することができます。これにより、新たなサービスの創出、業務の自動化や効率化など、ビジネスに大きなインパクトをもたらすことが期待されています。
一方で、LLMエージェントを実際のビジネスに応用するためには、技術的な理解だけでなく、システム設計や運用における様々な課題をクリアする必要があります。例えば、エージェントの能力を最大限に引き出すための対話設計、複数エージェント間の連携制御、ユーザーとのインタラクションデザインなどを設計、解説します。
目次
第1章 LLMエージェントとは
1.1 言語モデルとは何か
1.2 LLMエージェントとは
第2章 エージェント作成のための基礎知識
2.1 OpenAI API
2.2 LangChain入門
2.3 Gradio を用いたGUI作成
第3章 エージェント
3.1 LLMに知識を与える
3.2 LLMにツールを与える
3.3 複雑なフローをこなすエージェント
3.4 記憶を持つエージェント
3.5 ペルソナのあるエージェント
第4章 マルチエージェント
4.1 マルチエージェントとは
4.2 マルチエージェントシステムの構築
4.3 マルチエージェントの活用
第5章 LLMエージェント研究の最先端
5.1 直近の研究動向
5.2 ビジネスでの利用例
補足 OpenAI API／Anthropic APIキー／Gemini APIキー／Tavily APIキー／Serp APIキー／Google Colaboratoryのシークレット機能
商品詳細
- 出版社名
- オーム社
- サイズ
- ２１ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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