この記事は、phidataのAgentsサンプル集を日本語化し、実践的なチュートリアルとして再構成したものです。AIエージェントの基本から応用まで、ステップバイステップで学ぶことができます。
📚 学習コンテンツ
基礎編: AIエージェントの基本
1. Webサーチエージェント
- Web検索機能を持つ基本的なAIエージェントの実装
- 検索結果の整形と表示方法の習得
- 情報源の適切な引用方法
2. 金融分析エージェント
- 株式市場データの取得と分析
- 投資戦略の提案機能の実装
- 財務データの視覚化
3. エージェントチーム
- 複数エージェントの協調動作
- 役割分担と情報共有の実装
- チームワークフローの設計
発展編: 特殊機能の実装
4. 推論エージェント
- 段階的な問題解決プロセス
- 論理的思考の実装方法
- 推論過程の可視化
5. RAGエージェント
- PDFからの知識ベース構築
- ベクトルデータベースの活用
- コンテキストを考慮した回答生成
6. プレイグラウンド
- インタラクティブなUIの実装
- 複数エージェントの統合管理
- 対話履歴の保存と参照
監視・デバッグ編
7. モニタリング
- エージェントの動作監視
- パフォーマンス分析
- ログ管理の実装
8. デバッグ機能
- エラー検出と対処
- デバッグ情報の表示
- トラブルシューティング手法
実践編: 特化型エージェント
9. Pythonエージェント
- IMDBデータの分析
- Pythonコードの自動生成と実行
- データ可視化の実装
phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた!
「09_python_agent.py」
✅データ分析の指示
✅パッケージが無い場合は自分でインストール
✅自分で考えて可視化
✅最後にレポート作成
*相変わらず取り回しが良い構成なのにコード量が少ない。。。これはマジでAIがAIを作りやすい構成! https://t.co/VsE2qm9Kr1 pic.twitter.com/J9ccQ40rur— Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) November 8, 2024
10. データアナリスト
- DuckDBを使用したSQL分析
- データの統計処理
-
アスキーアートでの可視化
phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた⑩
「10_data_analyst.py」
✅DuckDBによる効率的なデータ分析
✅ヒストグラムのアスキーアート表示
✅最適なバケットサイズの自動選択
✅分析プロセスの詳細な説明 https://t.co/xPZwcRkgbc pic.twitter.com/q7npwZuWg9— Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) November 8, 2024
応用編: 高度な機能実装
11. 構造化出力
- Pydanticモデルの活用
- 映画脚本生成システム
-
非同期処理の実装
phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた⑪
「11_structured_output.py」
✅映画脚本の自動生成
✅JSONモードと構造化出力の比較
✅非同期処理のサポート
非同期だと。。。やはり会社が作れるのでは。。。 https://t.co/5WvXrhgo7h pic.twitter.com/Xus8ewBh8G— Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) November 8, 2024
12. Python関数ツール
- Hacker Newsデータの取得と分析
- カスタムツールの実装
-
リアルタイムデータ処理
phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた⑫
「12_python_function_as_tool.py」
✅Hacker News APIからのリアルタイムデータ取得
✅トップ記事の自動収集と整形
✅AI による記事の要約と分析
*予め定義した関数も使える!… https://t.co/HiNqV1yMgO pic.twitter.com/xciBxLcGhi— Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) November 8, 2024
13. 画像分析エージェント
- 画像内容の分析
- 視覚的特徴の言語化
-
複数画像の比較
phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた⑬
「13_image_agent.py」
✅画像内容の詳細な分析
✅複数画像の比較検証
つまり、ちゃんとエージェントに目もついてますよってことか!!! https://t.co/tLc0EvHypP pic.twitter.com/EJfK9XrW8y— Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) November 8, 2024
14. 画像生成エージェント
- DALL-Eを使用した画像生成
- 生成プロセスの制御
-
画像品質の最適化
phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた⑭
「14_image_generator.py」
✅自然言語による画像生成
✅GPT-4による生成指示の最適化
ヘッダー画像とかも自分で考えて作ってくれそう。。。
IdeogramとかAWSのTitanとか使えるように改造するか! https://t.co/0JyNGJChID pic.twitter.com/ry6vohmWD6— Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) November 8, 2024
実用編: 実践的なアプリケーション
15. CLIアプリケーション
- コマンドライン対話の実装
- 検索履歴の管理
-
ユーザー入力の処理
phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた⑮
「15_cli_app.py」
✅CLIベースの対話インターフェース
スポーツ情報(Bリーグ)について聞いてみた!
普通に検索エージェントとしても使えそう! https://t.co/vdoEfVxlNs pic.twitter.com/EjjUfTUo1e— Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) November 8, 2024
16. 動画生成
- VideoGen APIの活用
- 動画生成プロセスの制御
- 進捗状況の監視
17. 中間処理ステップ
- 処理過程の可視化
- 段階的な結果の表示
-
デバッグ情報の活用
phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた⑰
「17_intermediate_steps.py」
✅リアルタイムの株価データ取得
✅ストリーミング形式でのレスポンス
✅中間処理ステップの表示 https://t.co/UvxciBIXu6 pic.twitter.com/F2OW1VUlmt— Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) November 8, 2024
特殊編: 特定タスク向けエージェント
18. 数値比較
- 数値計算の実装
- 比較ロジックの構築
-
結果の説明生成
phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた⑱
「18_is_9_11_bigger_than_9_9.py」
✅四則演算の実行
✅数値の比較分析
✅結果の論理的な説明
Toolを実行できれば正解できるぽいな! https://t.co/VFkXPYW8CF pic.twitter.com/zqwaAtinuG— Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) November 8, 2024
19. レスポンス変数
- 応答データの構造化
- 変数としての処理
-
データ型の最適化
phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた⑲
「19_response_as_variable.py」
✅レスポンスの中身の表示 https://t.co/nN0bO2J6PO pic.twitter.com/XShs0TSQH1— Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) November 8, 2024
20. システムプロンプト
- プロンプトエンジニアリング
- システム設定の最適化
- 応答品質の向上
エンタープライズ編: ビジネス向け機能
21. 複数ツール統合
- 複数APIの統合
- データソースの連携
-
総合分析機能の実装
phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた㉑
「21_multiple_tools.py」
✅総合企業分析レポート生成エージェント https://t.co/aOu9E5ABz6 pic.twitter.com/qEfwRMOzHS— Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) November 8, 2024
22. エージェントメトリクス
- パフォーマンス測定
- メトリクスの可視化
-
最適化の指標設定
phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた㉒
「22_agent_metrics.py」
✅エージェントのトークンの出入り情報とか見れる!
これは管理側としてはめちゃ助かる! https://t.co/imh5Ve3oXk pic.twitter.com/yVuYoFRw4o— Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) November 8, 2024
23. リサーチエージェント
- 包括的な情報収集
- 記事生成機能
-
信頼性の評価
phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた | 23
「23_research_agent.py」
✅ウェブ検索による情報収集
✅記事本文の抽出と分析
✅高品質な記事の生成
✅ストリーミング形式での出力これでAgentのフォルダは走破した!
ざっくり記事にまとめたら次に行きます! https://t.co/FzQfzgqM7O pic.twitter.com/ZAP9Mxz9fw— Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) November 9, 2024
🎯 前提条件
- Python 3.8以上
- OpenAI APIキー
- 必要に応じて各種APIキー(DALL-E, Zoom等)
🛠️ セットアップ
- リポジトリのクローン:
git clone https://github.com/your-username/phidata-cookbook-jp.git
- 依存パッケージのインストール:
PS C:\Prj\phidata-cookbook-jp> uv venv
Using Python 3.10.15
Creating virtualenv at: .venv
Activate with: .venv\Scripts\activate
PS C:\Prj\phidata-cookbook-jp> .venv\Scripts\activate
(phidata-cookbook-jp) PS C:\Prj\phidata-cookbook-jp> uv pip install -U phidata
- 環境変数の設定:
cp .env.example .env
# .envファイルを編集して必要なAPIキーを設定
📖 使用方法
- 各サンプルは独立して実行可能です
- サンプルコードには詳細なコメントが付与されています
- 段階的に基礎から応用へと進むことをお勧めします
🤝 コントリビューション
- バグ報告や機能要望はIssueで受け付けています
- プルリクエストも歓迎します
- コードの改善案や新しいサンプルの提案も歓迎します
リポジトリ
📝 ライセンス
このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。
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