【入門】AIエージェントとは？LLMとの違いを初心者にもわかりやすく解説

リンドくん

たなべ先生、最近「AIエージェント」ってよく聞くんですけど、普通のChatGPTと何が違うんですか？

たなべ

確かに最近よく聞く言葉だよね。
実は単にLLMを呼び出すだけのものと、本当のエージェントには大きな違いがあるんだ。今日はその境界線をしっかり理解していこう！

「エージェント」という言葉が溢れる現代

生成AIの世界では、最近「エージェント」という言葉を頻繁に耳にするようになりました。
「AIエージェント」「自律エージェント」「マルチエージェント」など、様々な形で使われています。

しかし、この「エージェント」という言葉、実は非常に曖昧に使われているのが現状です。
単にChatGPTのAPIを1回呼び出すだけのプログラムも「エージェント」と呼ばれることがありますし、複雑なタスクを自律的に遂行するシステムも同じく「エージェント」と呼ばれています。

この記事では、エージェントとは本質的に何なのか、そして単なるLLM呼び出しとの境界線はどこにあるのかについて、初心者の方にもわかりやすく解説していきます。

生成AIを使ったアプリケーション開発に興味がある方、AIエージェントという概念をしっかり理解したい方は、ぜひ最後まで読んでいただければと思います。

エージェントの定義と本質

リンドくん

そもそも「エージェント」って、どういう意味なんですか？

たなべ

エージェント（Agent）は英語で「代理人」という意味なんだ。
つまり、人間の代わりに何かを実行してくれる存在ということだね。

エージェントの基本概念

AIの文脈における「エージェント」とは、環境を認識し、目標達成のために自律的に行動するシステムを指します。
もう少し具体的に言うと、以下のような特徴を持つシステムです。

この定義は、実は生成AI以前からAI研究の分野で使われてきた古典的なものです。
ただし、大規模言語モデル（LLM）の登場により、この概念が一気に実用的なものになったのです。

LLMとエージェントの関係

LLM（Large Language Model）は、大量のテキストデータで学習された言語モデルです。
ChatGPTやClaude、Geminiなどがその代表例ですね。

重要なポイントは、LLMはエージェントの「頭脳」部分だということです。
LLM単体では以下のような制限があります。

エージェントは、このLLMに「手足」や「道具」を与えて、実際に様々なタスクを遂行できるようにしたものと考えることができます。

単なるLLM呼び出しとエージェントの境界線

リンドくん

じゃあ、ChatGPTのAPIを使ってプログラムを作ったら、それはエージェントになるんですか？

たなべ

それだけではまだ「エージェント」とは言えないことが多いんだ。
境界線を見極めるポイントがいくつかあるから、一緒に確認していこう！

パターン① 単純なLLM呼び出し（エージェントではない）

最もシンプルなのは、ユーザーの入力をそのままLLMに渡して、返ってきた結果を表示するだけのパターンです。

# 単純なLLM呼び出しの例
def simple_chat(user_message):
    response = llm.generate(user_message)
    return response

# 使用例
result = simple_chat("Pythonの変数について教えて")
print(result)

このパターンでは、以下の理由から「エージェント」とは呼べません。

これは単なる「LLMのラッパー」であり、ChatGPTのWebインターフェースとほぼ同じです。

パターン② 会話履歴を持つチャットボット（まだエージェントではない）

次のレベルとして、会話履歴を管理するチャットボットがあります。

# 会話履歴を管理するチャットボット
class ChatBot:
    def __init__(self):
        self.history = []
    
    def chat(self, user_message):
        self.history.append({"role": "user", "content": user_message})
        response = llm.generate_with_history(self.history)
        self.history.append({"role": "assistant", "content": response})
        return response

# 使用例
bot = ChatBot()
bot.chat("私の名前はリンドです")
bot.chat("私の名前は何でしたか？")  # 覚えている

このパターンは、状態管理という点で進化していますが、まだ本格的なエージェントとは言えません。
なぜなら、以下の要素が欠けているからです。

パターン③ ツール使用エージェント（エージェントの入り口）

ここからが「エージェント」と呼べる領域に入ってきます。
ツール（関数）を使用できるシステムです。

# ツール使用エージェントの例
class ToolUsingAgent:
    def __init__(self):
        self.tools = {
            "search_web": self.search_web,
            "calculate": self.calculate,
            "get_weather": self.get_weather
        }
    
    def search_web(self, query):
        # Web検索を実行
        return f"検索結果: {query}に関する情報..."
    
    def calculate(self, expression):
        # 計算を実行
        return eval(expression)
    
    def get_weather(self, location):
        # 天気情報を取得
        return f"{location}の天気: 晴れ"
    
    def process(self, user_request):
        # LLMにどのツールを使うべきか判断させる
        tool_selection = llm.select_tool(user_request, self.tools.keys())
        
        if tool_selection:
            result = self.tools[tool_selection["name"]](**tool_selection["args"])
            final_answer = llm.generate_answer(user_request, result)
            return final_answer
        else:
            return llm.generate(user_request)

このパターンでは、以下の重要な要素が追加されています。

これはFunction CallingやTool Useと呼ばれる機能を使ったエージェントの基本形です。

パターン④ 自律的タスク実行エージェント（本格的なエージェント）

最も高度なのが、複雑なタスクを自律的に分解・実行するエージェントです。

# 自律的タスク実行エージェントの概念例
class AutonomousAgent:
    def __init__(self):
        self.tools = {...}  # 様々なツール
        self.memory = []    # 長期記憶
        self.task_queue = []  # タスクキュー
    
    def execute_goal(self, goal):
        # 1. 目標を分析
        plan = llm.create_plan(goal)
        
        # 2. タスクに分解
        tasks = self.decompose_plan(plan)
        
        # 3. 各タスクを順次実行
        for task in tasks:
            # タスクに必要なツールを判断
            tool = self.select_tool_for_task(task)
            
            # ツールを実行
            result = self.execute_tool(tool, task)
            
            # 結果を記憶に保存
            self.memory.append({"task": task, "result": result})
            
            # 必要に応じて計画を修正
            if self.should_replan(result):
                plan = llm.replan(goal, self.memory)
                tasks = self.decompose_plan(plan)
        
        # 4. 最終結果を生成
        return self.generate_final_result(goal, self.memory)

このレベルのエージェントは、以下の高度な機能を持ちます。

これこそが、本来の意味での「AIエージェント」と言えるシステムです。

エージェントの重要な構成要素

リンドくん

エージェントを作るには、どんな要素が必要なんですか？

たなべ

いい質問だね！エージェントには4つの重要な要素があるんだ。それぞれ見ていこう。

1. 推論エンジン（LLM）

エージェントの「頭脳」となる部分です。
LLMは以下の役割を担います。

現在、よく使われるLLMには以下のようなものがあります。

2. ツール/関数（Tools/Functions）

エージェントが実際に「行動」するための手段です。
代表的なツールには以下のようなものがあります。

情報取得系

情報処理系

アクション系

3. メモリ（Memory）

エージェントが「覚えておく」ための仕組みです。
メモリには複数の種類があります。

長期記憶（Long-term Memory）

エピソード記憶（Episodic Memory）

4. プランニング機能（Planning）

複雑なタスクを達成するための「計画力」です。
主に以下のような手法が使われます。

実世界でのエージェント活用例

リンドくん

実際にエージェントってどんなことに使われているんですか？

たなべ

最近は身近なところでもたくさん使われているんだよ。具体例を見てみよう！

カスタマーサポートエージェント

企業のカスタマーサポートで活躍するエージェントの例です。

できること

エージェントである理由

リサーチアシスタントエージェント

情報収集と分析を自動化するエージェントです。

できること

エージェントである理由

コーディングアシスタントエージェント

プログラミング作業を支援するエージェントです。

できること

エージェントである理由

パーソナルアシスタントエージェント

日常業務を支援する総合的なエージェントです。

できること

エージェントである理由

エージェント構築の実践的なアプローチ

リンドくん

自分でもエージェントを作ってみたいです！どこから始めればいいですか？

たなべ

素晴らしい意欲だね！最近ではフレームワークを使うことで、比較的簡単にエージェントを構築できるようになったんだ。

エージェント構築フレームワーク

初心者でも使いやすい主要なフレームワークをご紹介します。

LangChain

学習の仕方

エージェント開発を学ぶための推奨ステップです。

ステップ① LLM APIの基本を学ぶ

ステップ② Function Callingを試す

ステップ③ フレームワークを使う

ステップ④ メモリとプランニングを追加

注意すべきポイント

エージェント開発で気をつけるべき点もあります。

コスト管理

エラー処理

セキュリティ

デバッグ

まとめ

リンドくん

今日の話で、エージェントの本質がよくわかりました！

たなべ

よかった！最後にもう一度、重要なポイントをまとめておこう。

この記事では、「エージェント」と「単なるLLM呼び出し」の境界線について詳しく解説してきました。
最も重要なポイントを改めて整理しましょう。

エージェントの本質的な特徴

1. 自律性

2. ツール使用能力

3. メモリと学習

4. プランニング能力

単なるLLM呼び出しとの違い

つまり、エージェントはLLMを「道具」として使いながら、より高度な目標達成を自律的に行うシステムなのです。

これからエージェント開発を学ぶあなたへ

生成AIの世界は日々進化しており、エージェント技術もまだ発展途上です。
しかし、その基本原理を理解しておくことは、これからのAI時代を生きる上で非常に重要です。

まずは小さなエージェントから始めてみてください。
簡単なツールを1つか2つ持つエージェントを作り、それがどのように動作するのかを実際に体験することが、最良の学習方法です。

そして、エージェントの可能性と限界を理解することで、実務でのAI活用がより効果的になるはずです。