このシリーズの最初の記事では、一般的なフレームワークを避け、より実践的なアプローチでAIエージェントをゼロから構築する方法を探ります。最初のパートでは、基本的なエージェントを動作させることに焦点を当て、知覚、推論、行動のコアループをカバーします。このアプローチは、より深い理解を得て、特定のフレームワークへの依存を避けたい開発者の間で注目を集めています。スクラッチから構築することで、開発者は特定のユースケースにエージェントを調整し、パフォーマンスを最適化し、システムを完全に制御できます。このシリーズでは、メモリ、ツール使用、マルチエージェント調整などの高度なトピックをカバーする予定です。インディーハッカーやAIエンジニアにとって、カスタムAIソリューションを作成するための貴重なリソースです。
フレームワークを使わずにAIエージェントを構築し、完全な制御と理解のためにコアアーキテクチャと意思決定ループに焦点を当てる方法を学びます。