こんばんは、斎藤です。
前回の第1回では、AIエージェントが「自律的に目標を達成する存在」であることを学びました。
では、具体的にどうすればAIに「自律的な判断」をさせることができるのでしょうか。
その鍵を握るのが、現在のAIエージェント設計の核心である「ReAct（リアクト）」フレームワークです。
今回は、AIが賢い判断を下すための「脳」の仕組みを解き明かします。
それでは見ていきましょう！
目次
🥇 導入：AIに「独り言」を言わせると賢くなる？
AIに複雑な指示を出したとき、いきなり間違った答えを出されて困ったことはありませんか？
それはAIが「考えながら動く」というプロセスを飛ばしているからです。
ReAct（Reasoning and Acting）は、AIに「次に何をすべきか」を独り言のように推論させ、その考えに基づいて行動させる手法です。
このフレームワークを理解することで、AIの回答精度は劇的に向上します。
🥈 本編
1. ReActフレームワークの3つのステップ
ReActを導入したエージェントは、常に以下の3つのステップをループ（反復）しながらゴールを目指します。
- Thought（思考）：「現在の状況はこうだ。次は〇〇を調べる必要がある」とAI自身が論理的に推論する。
- Action（行動）：推論に基づいて、実際にツール（Web検索や計算など）を動かす。
- Observation（観察）：実行結果を読み取り、「目標にどこまで近づいたか」を客観的に評価する。
この「考えてから動く」プロセスを繰り返すことで、AIは複雑な指示に対しても着実に成果へ近づいていきます。
2. なぜ「思考」を言語化させる必要があるのか？
人間が難しい数学の問題を解くとき、頭の中だけで考えず計算用紙に途中式を書きますよね。
AIも同じです。
「思考プロセスを外に出させる（言語化する）」ことで、AIの推論能力は飛躍的に向上します。
このプロセスを挟むことで、AIは「今知っていること」と「まだ調べるべきこと」を明確に区別できるようになり、情報の抜け漏れが激減します。
3. 【実践】ReActプロンプトの基本構造
エージェントを動かすプロンプトには、以下の形式を指定することが一般的です。これによりAIの挙動を完全に制御できます。
プロンプトの構成例:
Thought: （ここに現在の状況と次の計画を書く）
Action: （実行するツール名）
Observation: （ツールの実行結果をここに反映する）
… (目標達成まで繰り返し)
Final Answer: （最終的な回答）
🥉 まとめと次への展望
✨ 「論理の積み上げ」が自律性を生む
ReActは、AIに「行き当たりばったりな行動」をさせないための道標です。
思考と行動を分離し、一歩ずつ観察結果を積み上げていくこの手法こそが、信頼できるAIエージェントの土台となります。
これを知ることで、万が一AIが間違えたときも「どの思考段階で狂ったのか」を特定し、修正することが可能になります。
⏩ 次回予告：第3回
エージェントの「脳」の仕組みがわかったところで、次は「手」の使い方を学びましょう。
「第3回：Function Calling（関数呼び出し）の極意：AIに『手』を与える技術」
AIが外部ツールを自在に操り、情報の取得だけでなく「操作」まで行うための具体的な連携術を徹底解説します。お楽しみに！
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