仕組みからわかる大規模言語モデル 生成AI時代のソフトウェア開発入門

),

HumanMessage(content="こんにちは。どちら様でしょうか？"),

("placeholder", "{messages}"),

]

)

shed_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(

[

SystemMessage("あなたは堅実な主夫の堅木実です。"),

("placeholder", "{messages}"),

]

)

ここでは、訪問販売員用のプロンプトと主夫用のプロンプトを定義しています。訪問販売員

用のプロンプトでは、訪問販売員の名前や性格、営業終了の条件などを指定しています。主夫

用のプロンプトでは、主夫の名前と性格を指定しています。

3.10で説明したように、エージェントの働きは与えられた役割やペルソナに左右されるこ

とがわかっています。上記のプロンプトを改変し、どのようにエージェントの振る舞いが変わ

るかを確認してみてもよいでしょう。

チェーンの定義

次に、LLMとプロンプトを組み合わせてチェーンを定義します。

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

salesman_agent = salesman_prompt | llm

shed_agent = shed_prompt | llm

ここでは、LLMとして

gpt-4o-mini

を使用し、先ほど定義したプロンプトと組み合わせて

チェーンを定義しています。

状態の定義

次に、エージェントの状態を定義します。

class AgentState(TypedDict): ...