LangChainとAzure OpenAIでAI エージェント ~準備編~

こんにちは！Data intelligenceチームの福岡です。

最近、「AIエージェント」がにわかに注目を集めています。

AIエージェントの定義はいろいろありますが、ざっくり「AIが自律的に目標達成に向けたデータを収集しアクションを実行するシステム」のことです。

本記事の目的

さて、「AIが自律的に目標達成に向けたデータを収集しアクションを実行するシステム」という説明だけではあまりイメージができないのではないでしょうか。そのため本連載では準備編・実装編に分けて実際にAIエージェントを構築し、どのような仕組みでAIエージェントが動作するのかを簡単に解説します。

準備編となる今回は、環境構築やデータの読み込みを行っていきます！

以下のような、クルーズ船の旅行プランについて旅行者の問い合わせと予約を処理するAIエージェントの実装を目指します。

部屋タイプを尋ねるところは、「AIが自律的に目標達成に向けたデータを収集」していますね。また、実際に予約という「アクションを実行」しています。

スピード感や実用に耐える精度かなど、課題はたくさんありそうですが、未来な感じがしてきませんか！？

AIエージェントを構築するフレームワークはAutoGenやセマンティックカーネルなどいくつかありますが、今回は以下のMicrosoft公式ドキュメントを参考に、LangChainとAzure OpenAIで構築されたAIエージェントを実装したいと思います。

（つづきは、ブログ「神戸のデータ活用塾！KDL Data Blog」へ）

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