AIエージェントを構築するためのフレームワークとツール。
AIエージェントは、特定の目標を達成するために自律的に行動できるAIシステムです。 エージェントは環境を観察し、推論し、行動を選択し、実行することができます。 LLMをベースにしたエージェントは、複雑なタスクを解決するための強力なツールとなっています。
エージェントは環境からの入力（ユーザーの指示、データ、状態など）を受け取ります。 これがエージェントの行動の出発点となります。
エージェントは観察した情報を基に、次に何をすべきかを推論します。 LLMベースのエージェントでは、この段階で「思考の連鎖」（Chain of Thought）などの テクニックが使われることがあります。
複雑なタスクでは、エージェントは目標を達成するための計画を立てます。 これには、タスクの分解、ステップの順序付け、必要なツールの特定などが含まれます。
エージェントは推論と計画に基づいて行動を実行します。これには、 ツールの呼び出し、APIリクエスト、テキスト生成などが含まれます。 行動の結果は新たな観察となり、エージェントのサイクルが続きます。
複雑なワークフローを自動化し、メール対応、スケジュール管理、情報収集などのタスクを実行します。
情報検索、文献調査、データ分析、レポート作成などの研究活動をサポートします。
プログラミングタスクを自動化し、コードの生成、デバッグ、最適化を行います。
データの収集、クリーニング、分析、可視化を自動的に行い、インサイトを提供します。