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

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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

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  • サイズ A5判/ページ数 306p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784274233166
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

出版社内容情報

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。

内容説明

マルチエージェントの夜明け。

目次

第1章 LLMエージェントとは(言語モデルとは何か;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(OpenAI API;LangChain入門 ほか)
第3章 エージェント(LLMに知識を与える;LLMにツールを与える ほか)
第4章 マルチエージェント(マルチエージェントとは;マルチエージェントシステムの構築 ほか)
第5章 LLMエージェント研究の最先端(直近の研究動向;ビジネスでの利用例)

著者等紹介

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(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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感想・レビュー

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mim42

5
AI Agentを手っ取り早く作るための指南書。刹那的な仕様で名高いLangChain系の利用が前提。ツールコールの原理だとか、何をプロンプトで済ませ何を指示選考チューニングするのか、まで本当は知りたかったが、それは別の階層の話だろうしLLM提供サイドの人向けで想定読者たるLLM利用者側には然程重要ではないのだろう。終章には有用な技術調査系の話題、まあでもこの分野の進化は早そうだからすぐに陳腐化するのだろうな。そういえばOpenAIがサポート宣言したことで話題のMCPについては特に言及が無かった。2025/03/31

Thinking_sketch_book

3
★★★★★ とても良い。toolsとマルチエージェントを融合した作り方など勉強になるところがあった。 様々なエージェントを複数作り出す事で回答精度をあげるなどなるほどと思いながら実装もみれるのがとても良い2025/05/23

smatsu

1
25年2月の出版。AIエージェントの基礎から応用まできっちり網羅されたオーム社らしい手堅い作りの良書。LLM、エージェントの基礎(LangGraphとか)から説明。MCP流行が始まる前の段階で書かれた原稿と思われ、ツールに関してはファンクションコーリングで実装。M_Bear本や技評のオウム本よりは一段本格的な段階まで踏み込んだ説明でReACTとかペルソナ、マルチエージェント、MemGPT、Reflexion、RAP、BabyAGIなどの先端的な話や具体的なビジネスへの適用事例まで説明していて素晴らしい2025/05/05

yakamazu

0
LLMやツール、エージェント実装の基本が書いてある2025/03/09

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