最近、ChatGPTのようなAIをただ使うだけでなく、自分で「動くエージェント」を作ってみたいという方が増えていますね。
Pythonを用いたAIエージェントの作り方は、コツさえ掴めれば意外とすんなり理解できるものかなと思います。最新のPythonライブラリやフレームワークを使えば、自律的にタスクをこなすシステムも夢ではありません。
この記事では、ライブラリの選び方や環境構築のコツ、そして実践的な実装のステップまで、僕が実際に触れて感じたポイントを分かりやすくまとめてみました。
これを読めば、あなたも自分専用のAIエージェントを形にする第一歩を踏み出せるはずですよ。
- AIエージェントを支える4つの構成要素と動作の仕組み
- Python 3.13系を中心とした最新の開発環境のセットアップ手順
- LangChainやLangGraphなど主要フレームワークの使い分け
- 実務で使えるマルチエージェント設計とセキュリティ対策の基本
AIエージェントの作り方をPythonで学ぶ基礎知識
まずは土台となる知識から固めていきましょう。AIエージェントがどのように考え、行動するのか、その基本的なメカニズムと準備すべき環境について詳しく解説します。AIエージェントは単なるチャットボットではなく、「自ら判断してツールを使い分ける」という点が最大の魅力ですね。
開発に必要な最新のライブラリと環境構築
AIエージェント開発の第一歩は、安定したPython環境を整えることです。2026年現在でも、基本となるのはPython 3.12〜3.13系の安定バージョン。これに最新のSDK（OpenAIやAnthropicなど）を組み合わせるのが王道ですね。なぜ最新バージョンにこだわるかというと、AI関連のライブラリは更新頻度が非常に高く、古いPythonバージョンだと非推奨の警告が出たり、最新の最適化機能が使えなかったりするからです。
ライブラリの依存関係で頭を抱えないためには、仮想環境（venvやuv）の利用が欠かせません。プロジェクトごとに独立した環境を作ることで、「あっちのライブラリを入れたらこっちが動かなくなった」というトラブルを防げます。特に、LangChainのような巨大なフレームワークは多くのサブパッケージを持つため、グローバルな環境にインストールするのは避けたほうが無難かなと思います。
基本のセットアップ手順：
- Python 3.13以上のインストール（公式サイトから最新の安定版を取得）
python -m venv .venvによる仮想環境の作成と有効化pip install python-dotenv langchain openaiなどの必須パッケージの導入- python-dotenvによるAPIキーの管理（.envファイルの作成）
APIキーなどの機密情報は、コードに直接書かずに必ず.envファイルに切り出しましょう。GitHubなどの共有プラットフォームに誤ってアップロードしてしまうと、一瞬で悪用されるリスクがあります。セキュリティの基本ですが、ついつい忘れがちなポイントなので要注意ですよ。また、最近ではパッケージマネージャーとして高速な「uv」を使うエンジニアも増えていますね。開発効率を上げたいなら、そういった新しいツールに挑戦してみるのも面白いかもしれません。
自律的な推論を実現するReActの仕組み
AIエージェントが「自律的」に見える魔法の正体は、ReAct（Reasoning and Acting）というプロンプト戦略にあります。これは、モデルに「思考（Thought）」と「行動（Action）」を交互に行わせる手法です。従来のAIは一度の回答で全てを完結させようとしますが、エージェントは「まず検索して、その結果を見てから次の計算をする」といったステップを踏みます。
エージェントはまず、ユーザーの依頼に対して「何をすべきか」を考えます。例えば「今日の東京の天気に合わせた服装を教えて」と言われたら、「1. 現在の天気を調べる」「2. 気温に基づいた服装ガイドを参照する」といった具合にタスクを分解します。次に、検索ツールやAPIなどのアクションを実行し、その結果（Observation）を観察します。このサイクルを繰り返すことで、複雑な問題も段階的に解決できるようになるんです。まさに人間が仕事を進めるプロセスと同じですね。
この推論プロセスを強化するためには、プロンプトエンジニアリングの知識も重要になります。「あなたは有能な秘書です。以下のツールを使って段階的に考えてください」といった指示を与えることで、LLMはより正確にReActプロンプトを解釈できるようになります。もしエージェントがループに陥ったり、変な回答をしたりする場合は、この「思考のステップ」をログに出力してデバッグするのが上達のコツかなと思います。
初心者でも使いやすいフレームワークの選び方
「何から手をつければいいの？」と迷ったら、まずは有名どころのフレームワークをチェックしてみるのが近道です。最も汎用性が高いのはやはりLangChainですが、最近は目的別に特化した魅力的な選択肢が増えています。自分の作りたいものが「単純なツール利用」なのか「複雑なワークフロー」なのかによって、選ぶべき道具は変わってきます。
| フレームワーク名 | 特徴 | おすすめの人 |
|---|---|---|
| LangChain | 圧倒的なシェア。外部ツールやDBとの連携コネクタが豊富。 | 標準的なRAGや、一般的なエージェントを素早く作りたい人 |
| Agno (旧Phidata) | 高速で型安全な設計。構造化データの抽出に強い。 | Pythonの型ヒントを活用し、堅牢なコードを書きたい人 |
| PydanticAI | バリデーション機能が強力。モデルの出力を厳密に制御できる。 | プロダクション環境でエラーの少ないシステムを構築したい人 |
| CrewAI | 役割分担（ロールプレイ）に特化。複数エージェントが協力。 | チームで動くような複雑な自動化を実現したい人 |
最初は多機能でドキュメントや解説記事が多いLangChainで全体の流れを掴み、特定のこだわり（例えば「もっと軽量にしたい」「出力を厳密にしたい」など）が出てきたら他のフレームワークに浮気してみるのもアリかなと思います。各フレームワークには一長一短がありますが、根底にある「LLMにツールを使わせる」という概念は共通しているので、一つ覚えれば応用は効きますよ。
外部APIや自作ツールを連携させる方法
AIエージェントに「手足」を与えるのがツール連携です。Google検索APIで最新情報を取ってきたり、自社のデータベースから在庫を確認したり、あるいはPythonのスクリプトをその場で実行させたり。エージェントができることを増やしてあげるほど、その価値は高まります。LangChainなどのフレームワークでは、既存のツール（Google Search, Wikipedia, WolframAlphaなど）が多数用意されているので、まずはそれらを組み込むところから始めるのが楽ですね。
さらに一歩進むなら、オリジナルの「自作ツール」を作ってみましょう。Pythonでは、特定の処理を行う関数を定義して、それをエージェントに「ツール」として登録するだけでOKです。このとき、関数の説明文（docstring）を丁寧に書くことが非常に重要です。LLMはその説明を読んで「どのツールを使うべきか」を判断するので、ここが曖昧だとエージェントが迷子になってしまいます。例えば「引数xには商品IDを入れてください」と詳しく書くことで、AIの呼び出し精度が格段に向上します。
また、ツールの戻り値も工夫が必要です。AIが理解しやすいように、構造化されたJSON形式で返したり、要約したテキストで返したりすることで、次の推論ステップがスムーズになります。複雑な処理はエージェントに任せず、ツール側でPythonコードとして完結させておくのが、動作を安定させるコツかなと思います。
記憶保持とコンテキスト管理の実装ポイント
会話が長くなっても「さっき言ったこと」を忘れないようにするには、メモリーの実装が必要です。デフォルトの状態だと、LLMは一回ごとのやり取りが独立しているため、文脈を維持できません。これを解決するために、過去のメッセージ履歴を会話のたびにプロンプトに含めて送る必要があります。しかし、全ての履歴を送るとトークン代がかさむ上に、モデルの最大入力制限を超えてしまうこともあります。
そこで重要になるのが「要約メモリー」や「ウィンドウメモリー」の活用です。直近の数件だけを保持したり、過去の会話をAI自身に要約させてコンパクトにまとめたりする手法ですね。また、特定の専門知識を常に参照させたい場合は、ベクトルデータベース（RAG: Retrieval-Augmented Generation）を組み合わせましょう。PDFやWebサイトの情報をベクトル化して保存しておき、必要な時だけ関連する情報を「記憶」として取り出す仕組みです。
「State（状態管理）」を意識した設計にすることで、エージェントは今自分がタスクのどの段階にいるのかを正確に把握できるようになります。例えば「旅行の計画」を立てている場合、今は「場所選び」なのか「ホテル予約」なのかという状態を保持させることで、一貫性のある行動が可能になります。長期的なプロジェクトをサポートするエージェントを作るなら、この記憶と状態の設計が一番の踏ん張りどころかもしれません。
セキュリティを高めるガードレールの設定
エージェントが勝手に危険なコマンドを実行したり、機密情報を漏らしたりしては大変です。AIエージェントは自律的に動くがゆえに、予期せぬ行動をとるリスクを常に孕んでいます。そこで重要なのが「ガードレール」の考え方です。これは、入出力に対してフィルタリングをかけたり、実行可能なアクションに制限を設けたりする安全装置のことです。
セキュリティの注意点：
- プロンプトインジェクション対策： ユーザーの入力によってシステム指示が上書きされないよう、入力を適切にサニタイズする。
- 最小権限の原則： エージェントに与えるAPIキーやデータベースの権限は、必要最小限（読み取り専用など）に設定する。
- Human-in-the-loop： 削除や送金、メール送信といった重要なアクションの前には、必ず「人間の承認」を挟むプロセスを組み込む。
特に商用利用を考えるなら、Guardrails AIやNeMo Guardrailsなどの専用ライブラリを使って、出力を常に監視する仕組みを導入するのが誠実な開発スタンスと言えますね。また、Pythonコードを実行させる場合は、ローカルのOSを直接操作させるのではなく、Dockerコンテナなどの隔離された環境（サンドボックス）で実行させるのが鉄則です。安全性を疎かにすると、便利なツールが牙を向く可能性もあるので、ここは慎重すぎるくらいが丁度いいかなと思います。
AIエージェントの作り方をPythonで極める応用術
基礎が分かったところで、次はより高度な、現場で役立つ実践テクニックに踏み込んでいきましょう。複数のエージェントを操る手法などは、パズルのようで非常にワクワクする領域ですよ。
LangGraphを用いた複雑なフローの制御
一方向の処理（チェーン）だけでなく、途中で条件分岐したり、エラーが起きたら戻ったり、特定のステップを繰り返したりするような複雑な動きをさせたいときは、LangGraphが非常に強力です。これは、LangChainの拡張ライブラリで、エージェントの処理を「グラフ構造（ノードとエッジ）」として定義できるツールです。
従来の「AgentExecutor」ではブラックボックスになりがちだった推論プロセスを、LangGraphでは「次はどの関数（ノード）へ行くか」を明示的に記述できます。「Aの結果が良ければBへ、悪ければ修正して再度Aへ」といったループ構造を論理的に書けるので、より確実性の高いシステムが作れます。また、状態（State）の保存機能が標準で備わっているため、処理の途中で「一時停止」して、数日後に「再開」するといった人間味のあるワークフローも実現可能です。
グラフ設計の重要性
グラフを設計する際は、まず紙やホワイトボードに「フロー図」を書いてみることをおすすめします。どのタイミングでツールを呼び、どのタイミングでユーザーに確認を求めるのか。この設計図がしっかりしていれば、コードへの落とし込みは驚くほどスムーズになります。LangGraphは、まさに「AIの思考を可視化・制御するための司令塔」と言えるでしょう。
複数の役割を分担させるマルチエージェント設計
一人の万能エージェントに全てをやらせようとすると、プロンプトが巨大化し、指示の衝突や精度の低下を招くことがあります。そこで、専門特化した「リサーチ担当」「執筆担当」「校閲担当」のように、役割を分けた複数のエージェントを協力させる「マルチエージェントシステム」が注目されています。これは、企業内の組織構造をAIで再現するようなイメージですね。
これを実現するには、エージェント同士の「ハンドオフ（主導権の受け渡し）」を設計する必要があります。マネージャー役のエージェントが全体の進捗を管理し、適切なタイミングで各専門エージェントにタスクを振り分けるルーター方式や、順番にバトンを渡していくシーケンシャル方式があります。マルチエージェントにすることで、各エージェントのプロンプトをシンプルに保てるため、結果的に全体の精度が向上しやすくなります。
最近の研究では、エージェント同士に「議論」をさせることで、より高品質な回答を導き出す手法（Debate手法）なども提案されています。PythonライブラリのCrewAIやAutoGenを使うと、こうした複雑なやり取りも比較的簡単に実装できるので、ぜひ挑戦してみてください。
プレゼン資料作成などを自動化する実務事例
具体的な活用例として、実務でニーズの高い「プレゼン資料作成エージェント」を考えてみましょう。単に「スライドを作って」と頼むのではなく、役割を分解します。まず「プランナー」が構成案を練り、次に「リサーチャー」が裏付けとなるデータを収集。その後、「ライター」がスライドのテキストを生成し、最後に「デザイナー」がPythonのpython-pptxライブラリを叩いてファイルを出力する、という流れです。
ここで実務上の大きなコツなのは、デザインの全てをAIに任せないことです。AIはレイアウトの微調整が苦手な場合が多いので、あらかじめ「会社指定のPowerPointテンプレート」を用意しておき、エージェントは決まったプレースホルダーにテキストを流し込むだけの形にすると、クオリティが劇的に安定します。AIの自由度をあえて制限し、得意な「言語処理」に集中させる「割り切り」が、実務で成功の鍵になります。こうした「AIと既存ツールのマリアージュ」こそが、業務自動化の真骨頂ですね。
コストを最適化するモデルの階層化戦略
全ての処理に最高性能のモデル（GPT-4oやClaude 3.5 Sonnetなど）を使っていると、API費用がとんでもないことになります。特にマルチエージェントで何度もやり取りを発生させる場合、コスト管理は死活問題です。そこで、タスクの難易度に応じてモデルを使い分ける「モデルの階層化」を導入しましょう。
| タスク層 | 役割内容 | 推奨モデル例 |
|---|---|---|
| 思考・計画層 | 全体の戦略立案、複雑な推論、最終チェック | Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o |
| 実行・処理層 | 文章の要約、簡単なコード生成、データ整形 | GPT-4o-mini, Gemini 1.5 Flash |
| 単純・大量層 | キーワード抽出、翻訳、タグ付け | Llama 3 (ローカル), Groq |
例えば、全体の「計画立案」には賢いモデルを使い、決まった形式の「データ整形」や「下書き」には安価で高速なモデルを割り当てるんです。これだけで、コストパフォーマンスは数倍から十数倍に跳ね上がります。開発時にはまず賢いモデルでロジックを固め、運用フェーズで安価なモデルへ置き換えていくのが賢いやり方かなと思います。
自律的なエラー修正を行う自己修復機能の導入
エージェントの真骨頂は、失敗してもめげないことです（笑）。エージェントが生成したコードを実行してエラーが出たとき、そのエラー文をキャッチして再びLLMに投げ、「このエラーが出たから修正して再実行して」と指示を出す「自己修復（Self-healing）」の実装は非常に強力です。これにより、人間が介入しなくても、数回のトライ＆エラーを経てタスクを完結できる確率がグッと上がります。
この自己修復機能を実装する際は、無限ループを防ぐために「最大リトライ回数」を設定しておくことが重要です。また、なぜ失敗したのかというログを保存しておくことで、後でプロンプトの改善に役立てることができます。エラーを「失敗」と捉えるのではなく、エージェントが学習して正解に近づくための「フィードバック」として設計に取り込む。この柔軟な設計思想こそが、PythonでAIエージェントを作る醍醐味と言えるでしょう。
AIエージェントの作り方をPythonで習得する要点
ここまで見てきたように、AIエージェントの作り方をPythonでマスターすることは、単なるプログラミング以上の「システム設計力」を養うことにつながります。知覚（入力）・計画（推論）・記憶（RAG）・行動（ツール）の4要素をどう組み合わせ、いかに安全かつ低コストに運用するか。その全体像を意識しながら、まずは小さなツールから作ってみるのが一番の近道かなと思います。
開発の過程で迷ったら、技術的な裏付けを確認するのも大切です。例えば、AIの判断能力やベンチマークについては、開発元の公式発表をチェックするのが最も確実です。（出典：OpenAI『GPT-4o公式発表』）こうした一次情報を追う習慣をつけると、移り変わりの激しいAI業界でも軸がぶれずに済みますよ。
最後に：
AIの世界は進歩が驚くほど早いです。ここで紹介した手法も数ヶ月後には「古い」と言われているかもしれませんが、根底にある「思考と行動の分離」という考え方は長く役立つはずです。あり、実際の導入時には最新のドキュメントをご確認ください。
