概要
https://zenn.dev/microsoft/articles/create_doc_by_aiagent
詳細内容
## AIAgentにAI最新情報まとめ資料を作ってもらう会【LangGraph&LangSmith】
https://zenn.dev/microsoft/articles/create_doc_by_aiagent
LangGraphとLangSmithを活用し、AI最新情報を自動収集しMarp形式のスライド資料を生成するAIエージェントのPoC実装を解説します。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 85/100 | **Annex Potential**: 79/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[AI Agent Development, LangChain/LangGraph, LangSmith, 自動ドキュメント生成, Web検索API]]
この記事は、AIエージェントを活用してAI関連の最新情報を自動で収集し、Marp形式のプレゼンテーション資料を生成する概念実証（PoC）を詳細に解説しています。Webアプリケーションエンジニアにとって重要なのは、単に資料が自動生成されるという結果だけでなく、その背後にある**複雑なAIエージェントの設計と運用の具体的手法**です。
主要な技術スタックとして、大規模言語モデル（LLM）アプリケーション開発の基盤となる「LangChain」、エージェントの多段階処理をグラフ構造で定義・制御する「LangGraph」、そしてLLMアプリケーションの品質管理（トレーシング、評価、デバッグ）を担う「LangSmith」が中心に据えられています。特にLangGraphを用いることで、「情報収集」「アウトライン生成」「目次作成」「スライド本文作成」「自動評価とリトライ」「レンダリング」といった一連の複雑なワークフローを、状態遷移グラフとして明示的に設計・可視化できる点が重要です。これにより、エージェントがどのような思考プロセスでタスクを進行しているかを把握し、問題発生時にはLangSmithでトレースしてデバッグできるため、LLMアプリケーション特有の「ブラックボックス化」を防ぎ、信頼性を高めながら開発を進められます。
さらに、AIに最適化されたWeb検索API「Tavily」を情報収集ツールとして組み込むことで、エージェントが常に最新かつ関連性の高い情報を取得し、その情報に基づいてスライドを生成する具体的なアプローチが示されています。MarpによるMarkdownベースの資料生成は、開発者にとって親しみやすい形式で、AI生成コンテンツの柔軟な編集・出力にも貢献します。
本記事は、単なるAIツールの紹介に留まらず、実際に動くAIエージェントを構築し、その品質を保証しながら運用するための具体的なアーキテクチャと実践的なコードを提供しており、日々の業務における情報収集やドキュメント作成の自動化、ひいてはより高度な自律型エージェント開発への応用可能性を示す点で、Webエンジニアにとって非常に価値のある内容です。