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

3

3.8.2

ReActの実装方法

ここでは、エージェントフレームワークの一つであるCrewAI におけるReActの実装を参考

に、実用フレームワークでのReActの動作を説明します。また、例として、エージェントへ

のタスクとして2024年の最新AI の調査を依頼することを想定します。CrewAI では、内部的

なプロンプトが英語で記述されています。生成されるプロンプト中で日本語と英語が混在する

ことを避けるため、本例ではプロンプトも英語で記述しています。

1. プロンプトの生成

CrewAIでは、エージェントの役割、目標、タスクの説明、期待される出力、使用可能な

ツール、推論・行動・観測のフォーマットを含むプロンプトを生成します（図 3.8.2）。エージェ

ントの役割などの情報は、事前にエージェント作成API で指定されます。エージェントの役

割などを指定する効果については3.10 で説明します。

①の「エージェントの役割と目標」部分は、エージェントの役割と目標を指定しています。

ここでは、シニア調査員としての役割と目標を与えています。

②の「使用可能なツールの説明」部分は、使用可能なツールの説明です。ここでは、Search

というツールでWeb 検索ができることを説明しています。

③の「推論・行動・観測のフォーマット」部分では、推論（Thought）・行動（Action）・行動

の入力（Action Input）・観測（Observation）のフォーマットを指定しています。ここでは、推

論、行動、行動の入力、観測が何を意味しているかも説明しています。行動は関数、行動の入 ...