イントロ
エージェント型AI：MCP・記憶・ツール・オーケストレーション
モデルの応答と、外部世界で仕事を進める制御を分ける
目標を受け、モデルによる判断、ツール利用、状態や記憶、手順制御を組み合わせて複数段階の仕事を進めるAIシステムです。
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学習モード
外観
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定義
- とは、目標・モデル・ツール・記憶を組み合わせ、複数段階の行動を進めるAIです。
- 言葉を分けると
- は検索・計算・業務APIなど外部能力への入口です。は会話や途中結果を保持します。は、次の実行、失敗時の戻り、人へ確認する地点を制御します。
手順
エージェントを構成要素で読む
- 1
達成したい目標と完了条件を定義する。
- 2
必要なデータ・操作をツールとして限定する。
- 3
短期状態と保持すべき記憶を分ける。
- 4
実行順、権限、失敗処理、人の承認点をオーケストレーションへ置く。
要点
判断で押さえる境界
は接続方法を標準化しますが、何を許可するかは別問題です。も数を増やすほど良いのではなく、専門役割を分け、通信コストと責任境界を管理できる場合に使います。最小権限と監査可能な実行記録が重要です。
- 1
モデルは判断、ツールは外部操作
- 2
記憶とワークフロー制御を分ける
- 3
MCPは接続標準であり権限そのものではない
例
- 場面
- 出張候補を調べ、社内規程を確認し、予約案だけを作るエージェントを考えます。
- 順に考えると
- 検索ツールで交通情報、規程ツールで上限を取得し、候補比較を記憶へ保持します。制御は規程違反を除外し、予約という外部変更の前でを要求します。MCPで接続形式をそろえても、各ツールの読み取り・書き込み権限は個別に制限します。
- ここが結論
- 便利な自動化と、勝手な購入を防ぐ承認境界を両立する設計を説明できます。
注意
ツール接続は実行権限の拡大になる
確認
AIF-C01 判断チェック
Q1
MCPの役割として最も適切な説明はどれですか。
まとめ
まとめ
- 1
エージェントは目標・モデル・ツール・記憶・制御を組み合わせる
- 2
MCPは外部接続の標準化を支える
- 3
複数エージェントは役割と通信を設計する
- 4
外部変更には最小権限・記録・承認を置く
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