AI開発は非常に興味深い段階に達しています。もはや、最大で最強のモデルを持つことだけが重要なのではありません。本当の勝負は、そのモデルに複雑で多段階のタスクを確実に実行させることにあります。もちろん、AIに一度だけ何かすごいことをさせるのは簡単です。しかし、毎回正しいことを確実に実行させるとなると、それは全くの別問題です。
AIエージェントを構築しようと決めたとき、あなたは主に2つの道が交差する岐路に立つことになります。
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直接的なアプローチ： GPT-4 Turboのような強力な未加工のモデルを、APIから直接使用します。使用できるツールを伝え、基本的にはAI自身に物事を解決させます。
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フレームワークアプローチ： AgentKitのような構造化されたフレームワークを使用して、モデルの思考を意図的に導き、大きなタスクをより小さく管理しやすいステップに分解します。
このガイドでは、両方の方法を詳細に解説し、直接比較を行います。パフォーマンス、信頼性、そして機能的なエージェントを立ち上げるために必要な作業量のトレードオフについて見ていきましょう。
AgentKitとGPT-4 Turboとは？
本格的な比較に入る前に、この2つが何であるかについて認識を合わせておきましょう。これらは競合するものではなく、AIを使った構築に関する全く異なる2つの考え方を表しています。
AgentKitとは？
AgentKitは、構造化された「思考プロセス」に従うAIエージェントを構築するためのフレームワークです。脳そのものというよりは、脳を支える足場のようなものと考えてください。これは、「Flow Engineering with Graphs, not Coding」という論文のアイデアに基づいており、エージェントが取るすべての論理的なステップが動的なグラフの「ノード」になります。
その目的は、エージェントに明確で段階的な推論パスを強制的にたどらせることにあります。これにより、その振る舞いははるかに予測可能で信頼性の高いものになります。これは、失敗が許されない複雑なタスクを自動化する際にまさに必要なことです。
GPT-4 Turboとは？
GPT-4 Turboは、OpenAIが提供する大規模な汎用言語モデルです。いわばエンジンです。エージェント的なタスクにおいては、128Kという巨大なコンテキストウィンドウで長い会話を記憶し、優れた推論能力を持ち、外部APIと対話できる「ツール使用」機能が組み込まれているなど、非常に強力な性能を誇ります。
GPT-4 Turboでは、エンジンを直接プログラミングするという考え方です。鍵を渡し、方向を示し、あとはその独自のロジックに任せるのです。
エージェント開発におけるコア機能の比較
これら2つのアプローチの最大の違いは、AIの推論をどのように扱うかです。一方はプロセス全体を明示的で可視化するのに対し、もう一方はそれをモデルの内部に閉じ込めてしまいます。
AgentKitがグラフで推論を構造化する方法
AgentKitは、タスクを一連のノードに分解することで機能します。各ノードは、独自のプロンプトを持つ小さなサブタスクです。カスタマーサービスエージェントの場合、単純なフローは次のようになります。
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ノード1： 「顧客の最初のメッセージから問題を要約する」
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ノード2： 「その要約に基づき、これは注文に関する問い合わせか？」
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ノード3（「はい」の場合）： 「顧客のメールアドレスを使って『getOrderStatus』ツールを使用する」
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ノード4（「いいえ」の場合）： 「これは複雑すぎるため、人間のエージェントに転送する」
このアプローチの素晴らしい点は、グラフが進行中に変化できることです。例えば、「getOrderStatus」ツールが「遅延」という結果を返した場合、エージェントはその場で計画に新しいステップを追加できます。「遅延について謝罪し、割引を提供するメッセージを作成する」といった具合です。
このモジュラーアプローチは非常に役立ちます。エージェントの振る舞いが透明化されるため、何か問題が発生したときにどのステップで失敗したかを正確に特定できます。また、巨大で複雑な一つのプロンプトにすべてを詰め込もうとすることなく、特定のビジネスルールを強制するためのきめ細やかな制御が可能になります。
つまり、顧客からのチケットが届くと、エージェントはそれを要約し、注文に関する問い合わせかどうかを確認します。もしそうであれば、ツールを使ってステータスを確認します。注文が遅延している場合は、割引付きの謝罪文を作成します。そうでなければ、簡単な状況報告をします。しかし、最初のチケットが注文に関するものでなかった場合は、即座に人間の担当者にエスカレーションします。
GPT-4 Turboがツール使用でエージェント的振る舞いを可能にする方法
GPT-4 Turboがエージェントを構築するための主な機能は、ツールを使用する能力です。モデルに利用可能な関数のリスト（「getOrderStatus」や「processRefund」など）を与えるだけで、ユーザーの要求に基づいてどの関数を呼び出すかを決定します。
しかし問題点もあります。意思決定プロセス全体がモデルの内部で行われるのです。ツールをいつ、どのように、使用するかどうかをモデルが決定するため、しばしばブラックボックスのように感じられます。うまく機能するときは魔法のようですが、機能しないときにその原因を突き止めるのは非常に困難な場合があります。
実世界のシナリオにおけるパフォーマンス
では、これらの異なるアプローチは、実際に運用した場合にどのように機能するのでしょうか？
複雑で多段階のタスクにおけるAgentKitの優位性
構造化されたステップバイステップの方法こそ、AgentKitがWebShop eコマースシミュレーションやCrafterオープンワールドゲームのような厳しいベンチマークで高い性能を発揮する理由です。
グラフ構造は、小さなミスが完全な失敗へと連鎖するのを防ぐのに役立ちます。各ステップが独立したノードであるため、プロセスの一部分での問題が全体をクラッシュさせることはありません。システムは失敗した箇所を特定し、別のルートを試すことができます。
例えば、Crafterゲームシミュレーションでは、AgentKitで構築されたエージェントは、最初の計画が機能しなかったこと（テーブルを作るのに十分な木材がないなど）を認識できました。そして、何が欠けているか（必要な木材の量）を把握し、正しい量を学習して、自動的に計画を更新しました。未加工のGPT-4 Turboモデルにこのような自己修正を行わせようとすると、途方もなく複雑で壊れやすいプロンプトエンジニアリングが必要になるでしょう。
GPT-4 Turboが輝く場面（そしてその弱点）
明確にしておきましょう。GPT-4 Turboは非常に強力です。プロトタイプを迅速に構築したり、単純で一直線のタスクには最適です。エージェントに1つのアクションや短いツール使用の連鎖を実行させるだけであれば、非常にうまく機能します。
しかし、タスクが複雑になるにつれて、モデルの隠れた内部ロジックへの依存が問題となります。それを導くフレームワークがなければ、特定のビジネスルールを強制したり、一貫した振る舞いを保証したり、問題が発生したときに適切に回復させたりすることがはるかに難しくなります。簡単に始められる要因であった「ブラックボックス」が、本格的なものを構築しようとすると最大の欠点となるのです。
| 機能 | AgentKit（フレームワークアプローチ） | GPT-4 Turbo（直接APIアプローチ） |
|---|---|---|
| 推論構造 | オープンでモジュール化されており、追跡しやすい | モデル内部に隠されており、オールオアナッシング |
| 複雑なタスクにおける信頼性 | 制御されたステップバイステップのロジックにより信頼性が高い | 当たり外れがあり、不安定でエラーが発生しやすい |
| 適応性 | 高く、動的で条件付きのワークフローに対応可能 | 中程度、複雑なマルチターンのプロンプトが必要 |
| ツールの正確な使用 | 各ステップのロジックにパラメータが含まれるため、堅牢 | 信頼性が低く、重要なパラメータを無視または見逃す可能性あり |
| 開発オーバーヘッド | 初期設定が大変で、フレームワークの学習曲線がある | 最初はシンプルだが、メンテナンスの悪夢になる |
開発者体験：エージェントの構築と保守
AIエージェントの構築と保守にかかる時間、費用、そして頭痛の種について、実践的な話をしましょう。
DIYアプローチの隠れたコスト
AgentKitもGPT-4 Turboも開発者向けのツールであり、簡単なプラグアンドプレイのソリューションではありません。これらを使って構築するということは、コードの記述、APIキーの管理、エラーの適切な処理、そして常時監視の設定に責任を持つことを意味します。
GPT-4 Turboのコスト： 表示されている価格はトークンあたりのAPIコストですが、それはほんの始まりに過ぎません。本当のコストは、モデルが奇妙な動作をしたときにプロンプトエンジニアリング、テスト、デバッグに費やす数え切れないほどの開発時間です。ツールを正しく使用できなかったり、何かをでっち上げたりするたびに、修正のためにより多くのエンジニアリング時間が必要になります。
AgentKitの価格ページのスクリーンショット。AgentKitとGPT-4 Turboの比較におけるコストを示しています。AgentKitのコスト： フレームワーク自体がオープンソースであっても、バックグラウンドで行われるLLM呼び出しには依然として費用がかかります。さらに重要なのは、システム全体の設定、カスタマイズ、ホスティング、保守といったエンジニアリング作業を引き受けることになる点です。これは、初期投資としても長期的にも大きな投資となります。
本番環境で使えるAIエージェントへの、よりシンプルで迅速な道
両方のDIYアプローチの複雑さは、eesel AIのようなマネージドプラットフォームの価値を際立たせます。私たちは、大規模な開発努力なしに構造化されたエージェントフレームワークの力を提供するためにeesel AIを構築しました。私たちの目標はシンプルです：数ヶ月ではなく数分で本番稼働できるようにすることです。
私たちがこれまで話してきた課題にどのように取り組んでいるかをご紹介します：
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完全なセルフサービス： 強制的なデモや長い営業電話はもうありません。サインアップし、ヘルプデスクを接続し、最初のAIエージェントをわずか数分で、すべて自分自身で構築できます。
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ワンクリックでの統合： Zendesk、Freshdesk、Slackなど、すでに使用しているプラットフォームに即座に接続できます。APIコードを一行も書く必要はありません。
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完全なコントロール： 当社のビジュアルワークフローエンジンとプロンプトエディタは、AgentKitのようなフレームワークと同レベルの制御を、実際に使いやすいインターフェースを通じて提供します。Pythonのエキスパートでなくても、AIのパーソナリティを定義し、知識を制限し、カスタムアクションを構築できます。
ニーズに合ったアプローチを選ぶ
では、AgentKitとGPT-4 Turbo、どちらを選ぶべきでしょうか？
趣味で開発している方や、AIの可能性を探るための研究開発プロジェクトに取り組んでいる方であれば、AgentKitやGPT-4 Turboのような開発者ツールを使って構築することは、素晴らしい学習方法です。これらのシステムが内部でどのように機能するかを深く理解することができます。
しかし、カスタマーサポートのような重要な業務のために、信頼性が高く、スケーラブルで、保守可能なAIエージェントを導入する必要があるビジネスにとっては、マネージドプラットフォームの方がはるかに理にかなっています。DIYアプローチは、当面のビジネス成果と引き換えに、長く、高価で、リスクの高い開発プロジェクトを強いることになります。
AIエージェントを今すぐ活用しよう
eesel AIは、両方の世界の長所を提供します。洗練されたフレームワークの構造化された推論と制御を、完全に管理されたセルフサービスプラットフォームの使いやすさと組み合わせています。
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よくある質問
AgentKitは構造化されたフレームワークを提供し、AIエージェントの推論を明示的で段階的なノードを通じて導きます。対照的に、GPT-4 Turboは直接プログラミングを可能にし、タスクやツールの使用をその内部ロジックに依存するため、しばしばブラックボックスのように感じられることがあります。
AgentKitは、そのモジュール化されたグラフベースの推論により、複雑なタスクに対して通常、より高い信頼性を提供します。この構造はエラーの連鎖を防ぎ、GPT-4 Turboのより不透明な内部意思決定と比較して、より明確なデバッグと制御を可能にします。
AgentKitは初期設定に手間がかかり、フレームワークの学習曲線がありますが、きめ細やかな制御と透明性を提供します。GPT-4 Turboはプロトタイプ作成では簡単に始められますが、複雑なシナリオでの一貫性の維持や問題のデバッグは、そのブラックボックス的な性質のために大きな課題となり、「メンテナンスの悪夢」になる可能性があります。
AgentKitは、ツールの使用を構造化されたワークフローに直接統合し、各ステップの明示的なロジックの一部としてパラメータを扱うため、正確な処理が保証されます。GPT-4 Turboは、ツールをいつ、どのように使用するかを決定する固有の能力に依存しており、これが原因で重要なパラメータを無視したり誤解したりすることがあります。
AgentKitとGPT-4 Turboの両方において、主な隠れたコストは、プロンプトエンジニアリング、広範なテスト、およびデバッグに費やされる開発者の時間です。AgentKitはフレームワーク自体の設定と保守への投資が必要ですが、GPT-4 Turboは内部ロジックが失敗した際の動作の修正と改良に多くの時間を要します。
AgentKitは、重要で多段階のタスクに対して、非常に信頼性が高く、透明で、制御可能なエージェントを必要とするビジネスに適しています。GPT-4 Turboは、迅速なプロトタイプ作成、研究開発、または内部ロジックで十分な、より単純な単一アクションのタスクには優れていますが、複雑でルールに基づいた操作には苦労します。
