AIエージェントがAPI、データベース、Webブラウザ、外部システムと連携して現実世界のアクションを実行する仕組み。
ツール利用エージェントには、外部システムと連携するための定義済み関数があります。LLMはどのツールをどのパラメータで使用するかを判断し、オーケストレーション層がツール呼び出しを実行し、結果がLLMに返されてさらなる推論に活用されます。ツールはエージェントを単なるアドバイザーから実行者へと変えます。
ツールとは、エージェントがLLMの外部の世界と対話するために呼び出せる関数です。
ツールの構成要素：
ツール定義の例：
エージェントによる使用方法：
エージェントツールの主なカテゴリ：
情報取得：
アクション・更新：
計算・処理：
ブラウザ・UI操作：
コミュニケーション：
適切なツールセットは、エージェントが達成すべき目的によって完全に異なります。
適切に設計されたツールはエージェントの信頼性を高めます：
明確で具体的な説明： 悪い例：「顧客データを取得する」 良い例：「名前、メールアドレス、サブスクリプション状況、最終ログイン日を含む顧客プロファイルを取得します。customer_idが必要です。」
適切な粒度：
構造化された出力： 散文ではなく構造化データ（JSON）を返す。LLMは非構造化テキストよりも構造体を解析する方が得意です。
エラーハンドリング： LLMが回復できるよう、明確なエラーメッセージを返す：
可能な限りべき等性を確保： 実行途中で問題が発生しても安全に再試行できるツールを設計する。
エージェントがどのツールを使用するかを決定する仕組み：
LLMによるツール選択： LLMは利用可能なツール（名前と説明）を参照し、以下を判断します：
関数呼び出し： 最新のLLMにはネイティブな関数呼び出し機能があります：
並列実行と逐次実行：
ツール実行フロー：
よくある失敗パターン：
Model Context Protocol（MCP）とツールの標準化：
MCPとは？ AnthropicのLLMと外部ツール・データソースを接続するオープンプロトコルです。エージェントがツールを発見・利用する方法を標準化します。
MCPのメリット：
独自ツールの構築： カスタム構築が適した場面：
既存ツールが適した場面：
ツールのセキュリティ：
From guide to production
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