このセクションの概要

このセクションでは、Dify公式のAI エージェントワークフローである「DeepResearch」を構築して、実際にAIエージェントを動かしてみましょう。

はじめに: AIエージェントとは何か？

最近、「AIエージェント」という言葉を耳にする機会が増えていませんか？

「チャットボットと何が違うの？」「AIが自分で考えて動くってどういうこと？」

そんな疑問をお持ちの方も多いかもしれません。

私たちがこれから構築する「DeepResearch」は、まさにその「AIエージェント」が実際にどのように機能するのかを理解するための、絶好の入門教材です。

本編に入る前に、まずはAIエージェントの正体と、なぜDeepResearchがAIエージェントと呼ばれるのかを明らかにしていきましょう。

AIエージェントの定義：「自律的」に考え、行動するAI

従来のAIチャットボットが「質問に対して1回限りの最適な回答を返す」ことを得意とするのに対し、AIエージェントの最大の特徴は「自律性（Autonomy）」にあります。

これは、人間から与えられたゴール（目的）を達成するために、AIが自分自身で計画を立て、必要なツールを使いこなし、一連のタスクを自動で実行する能力を指します。

AIエージェントを「優秀なアシスタント」に例えるなら、その働きは以下の3つのステップで構成されます。

  1. 目的の理解 (Goal):

    「来週の出張の準備をお願い」といった、人間の曖昧な指示の意図を汲み取ります。

  2. 計画の立案 (Planning):

    目的を達成するために、「①フライトを予約する」「②ホテルを確保する」「③現地の天気を調べて服装を提案する」といった具体的なステップを自分自身で考え出します。

  3. ツールの使用 (Tool Use):

    立てた計画を実行するために、航空会社の予約サイトやホテルの予約システム、天気予報アプリといった外部のツールを自律的に操作します。

このように、ただ応答するだけでなく、目的達成のために「思考」し、「行動」を起こすのがAIエージェントなのです。

DeepResearchは、なぜAIエージェントなのか？

それでは、この定義に「DeepResearch」を当てはめてみましょう。