私立ずんだもん女学園放送部 podcast 20250509

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関連リンク AI エージェントを仕組みから理解するこの記事は、AIエージェントやその仕組みに興味を持つ新人エンジニア向けに、エージェントがどのように動いているかを解説しています。 AIエージェントは、ファイル操作やWeb閲覧など、様々なツールを自律的に使って作業できます。しかし、その基盤となる大規模言語モデル（LLM）自体ができることは、実は「テキストを入力してテキストを出力する」だけです。AIエージェントの賢い動きは、LLMの能力に「仕組み」を組み合わせることで実現されています。 LLMには「記憶がない」という特性があります。過去の会話や情報は、LLMにリクエストを送る際に「コンテキスト」として毎回一緒に送ることで、文脈を維持しています。ただし、コンテキストには長さの制限があるため、必要な情報だけを選んで渡すことが重要です。また、LLMは単独では外部のファイルやインターネットにアクセスできません。そこで、AIエージェントは「実行したいコマンド」をLLMにテキストで出力させ、その出力をプログラムが受け取って実際のツール（ファイル操作など）を実行する仕組みを使います。これは「Tool use」や「Function calling」と呼ばれ、AIエージェントの基本技術です。さらに、様々なツールと効率的に連携するために、「MCP」という通信プロトコルが使われることがあります。これは、ツールの定義や実行を共通の形式で行うためのものです。実際のAIエージェント（Roo Codeなど）は、LLMへの指示（システムプロンプト）と、これまでのやり取り（会話履歴）をコンテキストとして送ることで動作します。会話履歴には、ユーザーの入力だけでなく、エディタから取得した情報（例えば、ツール実行の結果や、コードのエラー情報）も含まれます。特にエラー情報をLLMにフィードバックすることで、エージェントがエラーを認識し、自動で修正できるようになります。 AIエージェントは、このようにLLMの基本能力を様々な仕組みで補い、拡張することで実現されています。過去わずか2年でLLMの性能（コスト、扱える情報量、速度）は劇的に向上しており、これが現在のAIエージェントの実用化を可能にしました。AIエージェントの仕組みを理解することは、現在の技術動向を追い、今後どのように進化していくかを考える上で役立ちます。引用元: https://zenn.dev/dinii/articles/ai-agent-demystified ローカルRAGを手軽に構築できるMCPサーバーを作りましたこの記事は、最近注目されている「Model Context Protocol（MCP）」という技術と、LLM（大規模言語モデル）の応用技術である「Retrieval-Augmented Generation（RAG）」を組み合わせて、自分のローカル環境で使えるRAGシステムを簡単に構築するためのサーバを作った、という開発の紹介です。 RAGとは、あらかじめ用意したドキュメント（文章や資料など）の中から、AIが回答を作るのに役立つ情報を見つけ出し、その情報をAIに渡して回答を生成させる技術のことです。これにより、AIは学習データにはない、例えば社内資料のような特定の情報に基づいて、より正確で専門的な回答ができるようになります。今回作成された「MCP RAG Server」は、このRAGを実現するための機能の一部である「ドキュメント検索」を担当するサーバです。AI（MCPホスト）からの問い合わせに対して、登録されたドキュメントの中から関連する情報を探し出し、その結果をAIに返します。このサーバはインターネット上のAIサービス（OpenAIなど）を使わないため、情報が外部に漏れる心配がなく、完全に自分のパソコンやネットワークの中で安全に利用できます。このサーバを作るきっかけは、AIを使ったプログラミングツールなどで、自分のプロジェクトのコードやドキュメントをAIに賢く扱わせたい時に、手軽にドキュメント検索機能を使えるようにしたかったからです。「MCP RAG Server」の主な特徴は以下の通りです。いろいろな種類のドキュメント（文章、プレゼン資料、PDFなど）を扱えます。PostgreSQLというデータベースの機能を使って、ドキュメントの意味内容で検索できます。日本語を含む多くの言語に対応しています。新しく追加...