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大規模言語モデル（LLM）エージェントアプリケーションを構築するには、エージェントコア、メモリーモジュール、エージェント ツール、計画モジュールという4つの主要なコンポーネントが必要だ。これらのコンポーネントは、エージェントが質問応答、マルチモーダルタスク、またはエージェントの群れ向けに設計されているかどうかにかかわらず不可欠だ。オープンソースから本番環境に対応したものまで、設計プロセスで検討できる実装フレームワークが数多く存在するとのこと。

LLMエージェント開発の初心者のために、開始に役立ついくつかのリソースが用意されている。これらには、開発者エコシステムの概要、利用可能なフレームワーク、推奨される書籍が含まれる。現在利用可能な実装フレームワークには、LangChainエージェント、LLaMaIndexエージェント、HayStackエージェント、AutoGen、AgentVerse、ChatDev、Generative Agentなどがある。フレームワークの選択は、パイプラインの詳細とプロジェクトの要件に大きく依存するとのこと。

マルチエージェントフレームワークに関しては、主な違いは「ワールド」クラスが含まれていることだ。これは、複数のエージェントを管理し、それらが相互に対話する環境、ユーザー、環境内のツールを構築するために必要だ。課題は、世界がアプリケーションごとに異なるという事実にあり、シミュレーション環境を構築し、世界の状態を管理し、エージェント間のトラフィックを管理するための通信プロトコルを確立するにはカスタムメイドのツールキットが必要だという。

質問応答エージェントの構築を検討している人向けに、収益報告から情報をマイニングできるエージェントを構築するプロセスを開発者に案内するチュートリアルが用意されている。これには、出された全ての質問を追跡するためのメモリーモジュール、複雑な質問をより単純な部分に分割するための計画モジュール、および数学的計算を検索および実行するためのツールの構築が含まれる。最後のステップでは、これらのコンポーネントを結合して、機能するエージェントを作成するとのこと。ソース：