本番環境で信頼性の高いLLMエージェントを構築するには、単にAPIを呼び出すだけでは不十分です。ReAct（推論＋行動）は推論トレースと行動を交互に行い、Chain-of-Thought（CoT）は複雑な問題を段階的に分解し、自己反省はエージェントが自身の出力を批評・修正できるようにします。この記事では、これらのパターンを実装するための実践的なエンジニアリングガイドを提供し、レイテンシ、コスト、精度のトレードオフについて議論します。例えば、ReActはツール使用シナリオに効果的ですが冗長になる可能性があり、CoTは推論品質を向上させる代わりにプロンプトが長くなります。自己反省はエラーのフィードバックループを追加しますが、複雑さが増します。著者は具体的なコード例と導入の考慮事項を共有しており、自律エージェントを構築するチームにとって貴重なリソースです。これらの手法の組み合わせは、コーディングアシスタントからカスタマーサポートボットまで、高度なAIシステムの標準アーキテクチャになりつつあります。
この記事では、本番環境でのLLMエージェントに不可欠な3つのパターン（ReActによる推論と行動のループ、Chain-of-Thoughtによる構造化思考、自己反省によるエラー修正）を解説します。これらの手法を組み合わせて、より堅牢で自律的なAIシステムを構築するための実践的な知見を提供します。