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Atlas のツール呼び出し構造を理解する
はじめに
ChatGPT Atlas では、LLMが「内部API群（tools）」を通して外部世界とやりとりします。
本稿では、そのツール呼び出し構造を開発者視点で分解します。
1. Atlasのツール呼び出しモデル
AtlasはFunction Callingの拡張版を採用しています。
各ツールはOpenAI独自の命名規則で定義され、LLMは最適なツールを自律的に呼び出します。
namespace web.search
namespace kaur1br5.list_tabs
namespace bio (memory persistence)
各ツールはI/O制限、認証権限、タイムアウトなどが厳密に設定されており、誤操作や外部漏洩を防ぐ仕組みになっています。
2. 呼び出しの流れ
User → GPT-5 Core → Tool Dispatcher → Execution Layer → Result Rendering
- Dispatcherが適切なツールを選択。
- Execution Layerが権限付きサンドボックスで動作。
- Rendererがユーザーに整形して返却。
3. 拡張ツール例
| ツール | 説明 |
|---|---|
web.search() |
外部Web情報を取得（最新ニュース・統計など） |
file_search.msearch() |
アップロードされたファイルを全文検索 |
python |
数値計算・グラフ描画・データ分析 |
bio |
永続メモリ（ユーザー文脈を保持） |
kaur1br5 |
ブラウザ制御（タブ・履歴・ブックマーク） |
4. Atlasが従来のLLMと異なる点
通常のLLMは「質問→回答」までが閉じた構造でした。
Atlasでは「LLM→実行→環境変化→再推論」という循環的構造を持ち、行動結果を再解釈できます。
まとめ
Atlasのツール呼び出し構造は、エージェント型AIの設計思想をそのまま具現化しています。
この設計は、将来的な自己駆動型ブラウザAIの基礎になるでしょう。
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