関数型エージェント

関数型エージェントでは、ユーザー入力の処理、LLMとのやり取り、必要に応じたツールの呼び出し、および最終的な出力の生成を行う関数としてロジックを実装します。グラフベースのエージェントと比較すると、通常、以下のようなデメリットはありますが、より迅速にプロトタイピングを行うことができます。

視覚化が容易ではない
状態の永続化がない

前提条件

環境およびプロジェクトが以下の要件を満たしていることを確認してください：

JDK 17+
Kotlin 2.2.0+
Gradle 8.0+ または Maven 3.8+ Koogパッケージを依存関係として追加します：

Gradle (Kotlin)Gradle (Groovy)Maven


dependencies {

    // 安定版

    implementation("ai.koog:koog-agents:1.2.0")

    // ベータ版

    implementation("ai.koog:koog-agents-additions:1.2.0-beta")

}


dependencies {

    // 安定版

    implementation 'ai.koog:koog-agents:1.2.0'

    // ベータ版

    implementation 'ai.koog:koog-agents-additions:1.2.0-beta'

}

xml


<dependency>

    <!-- 安定版 -->

    <dependency>

        <groupId>ai.koog</groupId>

        <artifactId>koog-agents-jvm</artifactId>

        <version>1.2.0</version>

    </dependency>

    <!-- ベータ版 -->

    <dependency>

        <groupId>ai.koog</groupId>

        <artifactId>koog-agents-additions-jvm</artifactId>

        <version>1.2.0-beta</version>

    </dependency>

</dependency>

LLMプロバイダーからAPIキーを取得するか、Ollamaを介してローカルLLMを実行してください。

詳細については、クイックスタートを参照してください。このページの例では、Ollamaを介してLlama 3.2をローカルで実行していることを前提としています。

このページでは、エージェントのカスタムロジックを迅速にプロトタイプするための関数型戦略の実装方法について説明します。

最小限の関数型エージェントを作成する

最小限の関数型エージェントを作成するには、基本エージェントと同じAIAgentインターフェースを使用し、AIAgentFunctionalStrategyのインスタンスを渡します。入力を受け取り出力を返し、1回のLLM呼び出しを行い、レスポンスからアシスタントメッセージの内容を返す関数型戦略を定義できます。

Kotlinでは、functionalStrategy {...} DSLメソッドを使用するのが最も便利です。Javaでは、AIAgentビルダーのfunctionalStrategyメソッドを使用できます。

KotlinJava

kotlin

val strategy = functionalStrategy<String, String> { input ->
    val response = requestLLM(input)
    response.parts.filterIsInstance<MessagePart.Text>().joinToString("
") { it.text }
}

val mathAgent = AIAgent(
    promptExecutor = simpleOllamaAIExecutor(),
    llmModel = OllamaModels.Meta.LLAMA_3_2,
    strategy = strategy
)

fun main() = runBlocking {
    val result = mathAgent.run("What is 12 × 9?")
    println(result)
}

java

AIAgent<String, String> mathAgent = AIAgent.builder()
    .promptExecutor(SimpleLLMExecutorsKt.simpleOllamaAIExecutor("http://localhost:11434"))
    .llmModel(OllamaModels.Meta.LLAMA_3_2)
    .functionalStrategy("mathStrategy", (AIAgentFunctionalContext context, String input) -> {
        Message.Response response = context.requestLLM(input);
        if (response instanceof Message.Assistant) {
            return ((Message.Assistant) response).getContent();
        }
        return "";
    })
    .build();

String result = mathAgent.run("What is 12 × 9?");
System.out.println(result);

エージェントは以下のような出力を生成します。

text

The answer to 12 × 9 is 108.

連続したLLM呼び出しを行う

前述の戦略を拡張して、複数のLLM呼び出しを連続して行うことができます。

KotlinJava

kotlin

fun Message.Assistant.text(): String =
    parts.filterIsInstance<MessagePart.Text>().joinToString("
") { it.text }

val strategy = functionalStrategy<String, String> { input ->
    // 最初のLLM呼び出しは、ユーザー入力に基づいて初期ドラフトを生成します
    val draft = requestLLM("Draft: $input").text()
    // 2番目のLLM呼び出しは、初期ドラフトを改善します
    val improved = requestLLM("Improve and clarify.").text()
    // 最後のLLM呼び出しは、改善されたテキストを整形して結果を返します
    requestLLM("Format the result as bold.").text()
}

java

AIAgent<String, String> mathAgent = AIAgent.builder()
    .promptExecutor(simpleOllamaAIExecutor("http://localhost:11434"))
    .systemPrompt("You are a precise math assistant.")
    .llmModel(OllamaModels.Meta.LLAMA_3_2)
    .functionalStrategy((AIAgentFunctionalContext context, String input) -> {
        // 最初のLLM呼び出しは、ユーザー入力に基づいて初期ドラフトを生成します
        Message.Response draftResponse = context.requestLLM("Draft: " + input);
        String draft = "";
        if (draftResponse instanceof Message.Assistant) {
            draft = ((Message.Assistant) draftResponse).getContent();
        }

        // 2番目のLLM呼び出しは、初期ドラフトを改善します
        Message.Response improvedResponse = context.requestLLM("Improve and clarify.");
        String improved = "";
        if (improvedResponse instanceof Message.Assistant) {
            improved = ((Message.Assistant) improvedResponse).getContent();
        }

        // 最後のLLM呼び出しは、改善されたテキストを整形して結果を返します
        Message.Response finalResponse = context.requestLLM("Format the result as bold.");
        if (finalResponse instanceof Message.Assistant) {
            return ((Message.Assistant) finalResponse).getContent();
        }
        return "";
    })
    .build();

エージェントは以下のような出力を生成します。

text

To calculate the product of 12 and 9, we multiply these two numbers together.

12 × 9 = **108**

ツールの追加

多くの場合、関数型エージェントはデータの読み書き、APIの呼び出し、その他の決定論的な操作など、特定のタスクを完了させる必要があります。 Koogでは、このような機能をツールとして公開し、いつ呼び出すかをLLMに判断させます。

必要な手順は以下の通りです。

アノテーションベースのツールを作成します。
それをツールレジストリに追加し、レジストリをエージェントに渡します。
エージェントの戦略がLLMのレスポンス内のツール呼び出しを識別し、要求されたツールを実行し、その結果をLLMに送り返し、ツール呼び出しがなくなるまでこのプロセスを繰り返すようにします。

KotlinJava

kotlin

@LLMDescription("Tools for performing math operations")
class MathTools : ToolSet {
    @Tool
    @LLMDescription("Multiplies two numbers and returns the result")
    fun multiply(a: Int, b: Int): Int {
        // これは必須ではありませんが、コンソール出力でツールの呼び出しを確認するのに役立ちます
        println("Multiplying $a and $b...")
        return a * b
    }
}

val toolRegistry = ToolRegistry {
    tool(MathTools()::multiply)
}

val strategy = functionalStrategy<String, String> { input ->
    // ユーザー入力をLLMに送信
    var response = requestLLM(input)

    // LLMがツールを要求している間のみループ
    var toolCalls = response.parts.filterIsInstance<MessagePart.Tool.Call>()
    while (toolCalls.isNotEmpty()) {
        // ツールを実行して結果を返す
        val results = executeTools(toolCalls)
        // ツールの結果をLLMに送り返す。LLMはさらにツールを呼び出すか、最終的な出力を返す場合があります
        response = sendToolResults(results)
        toolCalls = response.parts.filterIsInstance<MessagePart.Tool.Call>()
    }

    // ツール呼び出しがなくなったら、レスポンスからアシスタントメッセージの内容を抽出して返す
    response.parts.filterIsInstance<MessagePart.Text>().joinToString("
") { it.text }
}

val mathAgentWithTools = AIAgent(
    promptExecutor = simpleOllamaAIExecutor(),
    llmModel = OllamaModels.Meta.LLAMA_3_2,
    toolRegistry = toolRegistry,
    strategy = strategy
)

fun main() = runBlocking {
    val result = mathAgentWithTools.run("Multiply 3 by 4, then multiply the result by 5.")
    println(result)
}

java

@LLMDescription(description = "Tools for performing math operations")
public static class MathTools implements ToolSet {
    @Tool
    @LLMDescription(description = "Multiplies two numbers and returns the result")
    public int multiply(int a, int b) {
        // これは必須ではありませんが、コンソール出力でツールの呼び出しを確認するのに役立ちます
        System.out.println("Multiplying " + a + " and " + b + "...");
        return a * b;
    }
}

public static void main(String[] args) {
    MathTools mathTools = new MathTools();
    ToolRegistry toolRegistry = ToolRegistry.builder()
        .tools(mathTools)
        .build();

    AIAgent<String, String> mathAgentWithTools = AIAgent.builder()
        .promptExecutor(SimpleLLMExecutorsKt.simpleOllamaAIExecutor("http://localhost:11434"))
        .llmModel(OllamaModels.Meta.LLAMA_3_2)
        .toolRegistry(toolRegistry)
        .functionalStrategy("mathWithTools", (AIAgentFunctionalContext context, String input) -> {
            // ユーザー入力をLLMに送信
            List<Message.Response> responses = context.requestLLMMultiple(input);

            // LLMがツールを要求している間のみループ
            while (context.containsToolCalls(responses)) {
                // レスポンスからツール呼び出しを抽出
                List<MessagePart.Tool.Call> pendingCalls = context.extractToolCalls(responses);
                // ツールを実行して結果を返す
                List<ReceivedToolResult> results = context.executeMultipleTools(pendingCalls, false);
                // ツールの結果をLLMに送り返す
                responses = context.sendMultipleToolResults(results);
            }

            // レスポンスからアシスタントメッセージの内容を抽出して返す
            Message.Response finalResponse = responses.get(0);
            if (finalResponse instanceof Message.Assistant) {
                return ((Message.Assistant) finalResponse).getContent();
            }
            return "";
        })
        .build();

    String result = mathAgentWithTools.run("Multiply 3 by 4, then multiply the result by 5.");
    System.out.println(result);
}

エージェントは以下のような出力を生成します。

text

Multiplying 3 and 4...
Multiplying 12 and 5...
The result of multiplying 3 by 4 is 12. Multiplying 12 by 5 gives us a final answer of 60.

次のステップ

グラフベースのエージェントの作成方法を学ぶ

概要

エージェント

プランナーエージェント

プロンプト

プロンプトの作成

プロンプトの実行

ツール

機能

チャットメモリ

OpenTelemetry

A2Aプロトコル

サブグラフ

関数型エージェント

最小限の関数型エージェントを作成する

連続したLLM呼び出しを行う

ツールの追加

次のステップ

プランナーエージェント

プロンプトの作成

チャットメモリ

OpenTelemetry

関数型エージェント ​

最小限の関数型エージェントを作成する ​

連続したLLM呼び出しを行う ​

ツールの追加 ​

次のステップ ​

関数型エージェント

最小限の関数型エージェントを作成する

連続したLLM呼び出しを行う

ツールの追加

次のステップ