Category 生成AI

こんにちは、ぷらす(@p1ass)です。

Agent の開発について学んだことを整理する連載の 2 本目です。連載の構成は次のとおりです。

1. Agent の基本構成
2. Tool の設計 (この記事)
3. コンテキスト管理
4. ハーネス
5. Multi-Agent
6. Workflow と Guardrails
7. Observability と Eval

1 本目の記事では、Agent を Model、Instructions、Tool の 3 つの要素に整理し、Agent Loop を回して処理を実行することを学びました。

OpenAIとClaudeのAgent SDKから学ぶAgentの基本構成 - ぷらすのブログ

OpenAIのドキュメントをもとにAgentの基本構成を整理し、OpenAI Agents SDKとClaude Agent SDKの違いを比較したうえで、Goで最小のAgentを実装します。

blog.p1ass.com

この記事では、その中から Tool を取り上げ、Agent に適した設計を整理します。

既存の API をそのまま Tool にした会議予約 Agent を実装し、Tool の定義とレスポンス、Tool の粒度の順に改善しながら、それぞれの段階で Agent の動きがどう変わるかを実行結果で確かめます。

こんにちは、ぷらす(@p1ass)です。

最近、Agent を「使う側」ではなく「作る側」に興味を持ち始めています。 色々と新しい学びが多いなぁと感じているので、せっかくなので自分が学んだ Agent の開発について、何回かに分けて記事を書いていこうと思います。

現在予定しているテーマは次の 7 つです。

1. Agent の基本構成 (この記事)
2. Tool の設計
3. コンテキスト管理
4. ハーネス
5. Multi-Agent
6. Workflow と Guardrails
7. Observability と Eval

この記事はその 1 本目で、Agent を構成する要素など Agent の全体像を整理します。

OpenAI と Anthropic はそれぞれ Agent SDK を開発していますが、2 つの SDK における Agent の捉え方はほぼ同じです。 どちらも「Model、Instructions、Tool の3 つの概念を持ち、最終出力を返すまでループを回す」という形で Agent を組み立てています。

この記事では、まず Agent を理解する前提となる Tool Call の仕組みを確認し、OpenAI が公開しているドキュメントを元に Agent の基本構成を整理します。 そのうえで、OpenAI Agents SDK と Claude Agent SDK がその構成をどう表現しているのかを比較し、最後に Go で API を直接呼び出す最小限の Agent を実装します。

こんにちは、ぷらす(@p1ass)です。

AI が書いた日本語に出てきやすい単語と言い回しを見つける textlint のプリセット、textlint-rule-preset-ai-words-ja を作りました。 この記事では、実際に検出できる単語の例や、作成した背景、使い方、形態素解析を使った検出の仕組み、辞書の仕組みを紹介します。

GitHub - p1ass/textlint-rule-preset-ai-words-ja: AI が書いた日本語に出てきやすい単語と言い回しを見つける textlint のプリセット

AI が書いた日本語に出てきやすい単語と言い回しを見つける textlint のプリセット. Contribute to p1ass/textlint-rule-preset-ai-words-ja development by creating an account on GitHub.

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こんにちは、ぷらす(@p1ass)です。

世の中は Claude Code の話題で溢れかえっていますが、例に漏れず私も Claude Code / Claude Code Action を使って色々試行錯誤しています。 今回は Claude Code Action を使って PR の Code Suggestion をしてもらうプロンプトを作成したので紹介します。