最新論文を含めた複数の論文をもとに、AIエージェントについて体系的にまとめました。
実際に生成AI系の実務でも利用するアーキテクチャなども具体例としていくつも取り上げました。各タイトルの（）の中身は、そのChatperで取り上げた具体例です。

【対象読者】
・AIエージェントを体系的に学びたい方
・実務でAIエージェントを使うが、実態がよくわからない方

【この本を読むと】
・AIエージェントが一体何なのかを説明できる
・実務でAIエージェントを設計できる
・実務で登場する様々なアーキテクチャを理解した状態になる

【数式なし】AIエージェントの教科書

AIエージェントの概要

Profile

Memory（Generative Agents）

Planning

Planning - タスク分解（HuggingGPT / CoT）

Planning - マルチプラン選択（ToT）

Planning - 外部プランナー支援計画（LLM+P / CALM）

Planning - 古典的なプランナー（DFS / BFS / ヒューリスティック探索）

Action

Action - ツールの呼び出し（ReAct）

Action - ツール連携のプロトコル（MCP / A2A）

Action - ツール活用のためのアーキテクチャ（Embodied LLM Agents）

参考文献

aiagent

llmagent

Kenta Ichimura