AI時代の質問力 プロンプトリテラシー 「問い」と「指示」が生成AIの可能性を最大限に引き出す

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5-4：LLM-as-Agent

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要がある。電気スタンドは机1～2、サイドテーブル1～2、

棚1～6、ベッド、引き出し1～6に見つかる可能性が高い。

手始めに机1からひとつずつチェックせよ。

行動：机1へ移動せよ。

途中経過は省くが、この最初の試行でAI エージェントは机の上にマ

グカップと電気スタンドを見つけることができたものの、マグカップ

に気を取られ、そこにあった電気スタンドをうまく使うことができな

かった。シミュレータ上で無効な行動が既定回数繰り返されたとき、

タスクは失敗したとみなされるように設計されている。

行動：電気スタンドを使用せよ。

何も起こらなかった。

行動：電気スタンドを使用せよ。

何も起こらなかった。

失敗

試行が失敗と評価された、ここからがReflextionの本領発揮だ。こ

うした一連の行動とその結果を内省し、言語化する。

この環境において、私の当初の計画はマグカップを見つけてから

行動生成（モデルの応答）

環境（シミュレータが入力するプロンプト）

行動生成（モデルの応答）

環境（シミュレータが入力するプロンプト）

状態（モデルの応答）

内省（モデルの応答）

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第5章：発展的な技術

電気スタンドを見つけて使うことだった。しかし、タスクには電

気スタンドでマグカップを調べろと書いてある。まず電気スタン ...