【要約】LangChainなしでLLMエージェントを作る【Claude API + Python実装】 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
開発者は、LLMエージェントを構築する際、既存のフレームワークが提供する抽象化によって、制御不能なブラックボックスに直面する。具体的には、以下の課題が生じる。
- ・ライブラリの内部挙動が不透明で、エラー発生時のデバッグが困難になる。
- ・フレームワークの制約により、高度なカスタマイズが阻害される。
- ・エージェントの思考プロセスを正確に把握できず、信頼性の確保が難しくなる。
// Approach
開発者は、Claude APIのFunction Calling機能を直接制御し、ReActパターンに基づくエージェントを自前で実装する。以下のステップで構成される。
- ・
TOOLSリストを用いて、ツールの仕様をJSONスキーマ形式で定義する。 - ・
execute_tool関数により、LLMの指示に基づき実際のPython関数を実行する。 - ・
run_agent関数内で、LLMの判断とツール実行を繰り返すメインループを構築する。 - ・
AgentWithMemoryクラスにより、会話履歴を保持するメモリ機能を実装する。
// Result
開発者は、エージェントの制御フローを完全に掌握し、柔軟なシステム構築が可能になる。実装により、以下の成果が得られる。
- ・LangChainと比較して、デバッグの容易性とカスタマイズ性が大幅に向上する。
- ・APIの仕様を直接扱うことで、エージェントの動作原理を深く理解できる。
- ・
calculateやsearch_webなどの具体例を通じ、即座に動作検証が可能となる。
Senior Engineer Insight
> 本手法は、エージェントの挙動を精密に制御したい実戦環境において極めて有効である。LangChainのような高レイヤーの抽象化は、開発速度を上げる一方で、予期せぬ挙動への対応を難しくする。大規模トラフィックや低レイテンシが求められる現場では、依存関係を最小限に抑え、実行フローを明示的に制御できる自前実装が、保守性と信頼性の観点から推奨される。ただし、
evalの使用など、セキュリティ面での考慮は必須である。