AIエージェント開発は何から始める？　構築・運用の考え方と実践ポイント

　大規模言語モデル（LLM）を活用し、ワークフローを自律的に実行するエージェントが注目されている。ビジネスで力を発揮するエージェントを開発するには、適切なプロセスが不可欠となる。

　本資料は、AIの研究と展開を行うOpenAIが、エージェントの定義、有望なユースケースを見極めるためのフレームワークなどを提示したものだ。従来のルールベースでは対応困難な「複雑な意思決定」「非構造化データへの依存」といった領域での活用メリットを解説している。さらに、構築の柱となる「モデル」「ツール」「指示」の3要素について、具体的な設定方法とベストプラクティスを紹介する。

　また、ワークフローを効果的に実行するためのオーケストレーションにも触れ、シングルエージェントの能力を最大限に引き出す方針を基本としつつ、複雑なロジックに対応するためのマルチエージェントへの拡張や役割分担の考え方にも触れている。加えて、安全で予測可能な運用を支える多層的なガードレール設計や、人間による介入の重要性についても網羅している。初めて開発に取り組むチームが自信を持ってエージェントを構築するためのガイドとなっているので、ぜひ参考にしてほしい。