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LLMから自律型知能体へ - AIエージェントの本質を理解しよう

章一覧

章タイトルコアクエスチョン
01エージェントとは何かエージェント？普通のチャットボットとの違いは？
02ReAct循環エージェントはどう考えて、どう行動する？

学習目標

このPartを完了すると、次のことができるようになります：

  • エージェントの定義と自律性のスペクトラムを理解する
  • ReAct (Reason-Act-Observe) の基本循環をマスターする
  • エージェントと従来のチャットボットの本質的な違いを区別する
  • Shannonアーキテクチャの全体的な設計思想を理解する

Shannonコード読解ガイド

Shannon/
├── docs/multi-agent-workflow-architecture.md  # アーキテクチャ概要
├── go/orchestrator/internal/workflows/strategies/react.go   # ReactWorkflow（ワークフロー層）
└── go/orchestrator/internal/workflows/patterns/react.go     # ReactLoop（パターン層）

前提知識

  • LLM基本概念 (プロンプト、トークン、温度)
  • 基本的なプログラミング能力 (Go/Python どちらか一方)
この記事を引用する / Cite
Zhang, W. (2026). Part 1 - エージェント基礎の概要. In AI Agent アーキテクチャ：単体からエンタープライズ級マルチエージェントへ. https://waylandz.com/ai-agent-book-ja/Part1概要
@incollection{zhang2026aiagent_ja_Part1概要,
  author = {Zhang, Wayland},
  title = {Part 1 - エージェント基礎の概要},
  booktitle = {AI Agent アーキテクチャ：単体からエンタープライズ級マルチエージェントへ},
  year = {2026},
  url = {https://waylandz.com/ai-agent-book-ja/Part1概要}
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