1つのエンジンで33のAIエージェントを構築：そのうち5つを詳しく見る

過去1年間に、著者は単一のエンジン上で33のAIエージェントを構築しました。これは単一のDockerイメージとコードベースであり、コアの変更はありません。エージェントは、子供向けのチェスコーチから、妻用のアシスタント、家庭教師、冶金・エネルギー企業向けの法人ボットまで多岐にわたります。主な違いは、各エージェントがコードが計算する部分とモデルが出力する部分の境界線をどこに引くかです。個人用エージェントではモデルが直接計算することもありますが、法人用ではモデルが最終的な数値を出力することはなく、入力パラメータを設定するだけであり、これはリスクを伴います。ツールのスキーマは、ツールが30個を超えるとプロンプトを支配し始めます。331個のツールを持つCRM管理エージェントでは、JSONスキーマは302キロバイト、つまり各リクエストのプレフィックスに約75,000トークン相当になります。3つの設定調整により、プロンプトのトークン数は15,266から1,424に減り、応答の中央値は17秒から7.7秒に短縮されました。エンジンはNousResearchのHermes Agentで、2025年7月の新しいコードベースです。エージェントは主にペルソナとツールセットが異なり、記事ではプロンプトサイズとモデル選択を比較する表が提供されています。また、残高不一致や、本番環境で一度も呼び出されなかった5,863行のPythonコードなど、いくつかの失敗事例についても議論されています。