Oracle Cloud Infrastructure AI Agent Platformを使用したAI搭載チャット・ルーターの構築

はじめに

このチュートリアルでは、Oracle Cloud Infrastructure (OCI) AIエージェントを構築する方法を示します。このエージェントは、Oracle Cloud Infrastructure Agent Development Kit (OCI ADK)を使用して、そのコンテキストに基づいて、OCI Generative AIサービスでホストされているLLMにユーザー入力をルーティングします。OCIサービス・ロジックをツールとしてパッケージ化し、自然言語を解釈するAIエージェントを作成し、コンテキストに基づいて効果的に回答を取得する方法を学習します。これにより、AIエージェントを使用してOCI内でホストされているLLMを最大限に活用できます。

このチュートリアルでは、バックエンドで2つのLLMのみを使用します。ユーザーの入力がコンテンツ生成またはテキスト要約に基づいている場合、その入力はLlama 3.3 70Bに送信されます。ユーザーの入力がコーディングまたは数学に関するものである場合、その入力はOCI生成AIサービスでホストされているLlama 4 Maverickに送信されます。

ノート:

• 基本的なOCI操作とPython開発の両方に精通することは有用ですが、必須ではありません。
• OCIユーザーおよびサービス・アカウントに、OCI内のOCI生成AIサービスおよびエージェント・エンドポイントにアクセスするための権限があることを確認します。
• 最初のAIエージェントを設定すると、OCI ADKツールキット・インタフェースを使用して定義および登録することで、追加のOCIサービスをカバーする新しいツールで簡単に拡張できます。

目的

• OCI AIエージェントとOCI ADKのアーキテクチャとワークフローを理解します。

• カスタム・ツールキットを開発します。

• コンテキストに基づいて最適な回答を提供するAIエージェントを構成、登録および実行します。

• AIエージェントを使用して、OCI生成AIチャット・サービスを使用します。

• この学習は、OCI ADKを使用してOCIサービスを使用する同様のエージェントを開発するために再利用します。

前提条件

• uvをインストールします: OSに従って、次のコマンドを使用してuvをインストールします。

  • macOS/Linux:

    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
    

  • Windows:

    powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
    

• 仮想環境の作成:プロジェクト・ディレクトリに移動し、uvコマンドを使用して仮想環境を作成します。

  uv venv
  

• 仮想環境のアクティブ化:仮想環境をアクティブ化します。

  • macOS/Linux:

    source .venv/bin/activate
    

  • Windows:

    .venv\Scripts\activate
    

• 必要なパッケージのインストール: uvコマンドを使用して、必要なパッケージをインストールします。

  uv pip install oci "oci[adk]" rich pydantic docstring_parser
  

• 次のものがあることを確認します。

  • 有効なOCI資格証明および構成。詳細は、「構成ファイルの設定」に関する項を参照してください。

  • OCI生成AIサービスへのアクセスおよびエージェント・エンドポイントの登録および使用を許可するOracle Cloud Infrastructure Identity and Access Management (OCI IAM)ポリシー。

  • 使用可能なOCIエージェント・エンドポイントまたは作成機能。

タスク1: OCIコンソールからのOCI AIエージェントの作成

Oracle Cloud Infrastructure AI Agent Platform (OCI AI Agent Platform)を使用すると、ユーザーの質問を解釈し、アクションを計画し、OCI APIに対してカスタムまたは組込みツール(スキル)を呼び出すインテリジェント・アシスタントを作成できます。各ツールは、特定のメソッドを持つPythonクラスとしてパッケージ化され、OCI ADKのツール登録システムを確認します。

1. OCIコンソールにログインし、「生成AIエージェント」に移動して「エージェントの作成」をクリックします。

   

2. 「基本情報」セクションで、「名前」および「ようこそ」メッセージを入力します。このチュートリアルの一部として、ルーティング指示は空白のままになります。「次」をクリックします。

   

3. 「ツールの追加」セクションで、ツールを作成しないでください。OCI ADKを使用して作成します。

4. 「エージェント・エンドポイントの設定」セクションで、「ガードレール」を選択します。

   

5. 「エージェントの作成」をクリックします。

主な概念は次のとおりです。

• エージェント: AIを利用したインタプリタおよびオーケストレータ。
• ツール/ツールキット: 1つ以上の操作がエージェント(@tool)に公開されているクラス。
• エージェント・エンドポイント:ランタイムおよび接続を提供するOCIリソース。
• エージェント・クライアント:エージェント・エンドポイント通信用のPythonクライアント。

ノート:エージェントは、複数のツールキット(Oracle Cloud Guard、コンパートメントなど)にユーザー・リクエストをルーティングし、必要に応じてマルチステップ操作を構成できます。

タスク2: OCI ADKのローカル設定

Oracle Cloud Guard操作を公開するためのツールを定義するPythonクラスを記述します。各関数には@toolの注釈が付けられ、エージェントによって自然言語でコールできます。

エージェント・ファイルの認証の更新

• 認証タイプ(auth_type)を更新し、AIエージェント・エンドポイントが作成されている構成profileおよびregionを選択します。

• エンドポイントOCID (agent_endpoint_id)およびget_config.pyを更新します。

タスク3.AIエージェントの実行

1. 次のファイルをダウンロードし、同じディレクトリに保存します。

   • compartments.py.
   • get_config.py.
   • oci_ai_models.py.
   • oci_ai_route.py.
   • oci_ai_text_generation.py.

2. 要件に従って、oci_ai_route.pyファイルの入力を更新します。

   

3. 次のコマンドを使用して、oci_ai_route.pyファイルを実行します。

   uv run oci_ai_route.py 
   

4. コンテキストに基づいて、必要なモデルが起動され、コンテンツが生成されます。

   

ノート: Webアプリケーションまたはアプリケーションに追加されたoci_ai_route.pyのagent.run()を使用して、このエージェントを起動できます。

関連リンク

• 生成AIでの事前トレーニング済基礎モデル

• OCIエージェント開発キット

• 生成AIエージェント

確認

• 著者 - Mukund Murali (プリンシパル・クラウド・アーキテクト)

その他の学習リソース

docs.oracle.com/learnで他のラボを確認するか、Oracle Learning YouTubeチャネルで無料のラーニング・コンテンツにアクセスしてください。また、education.oracle.com/learning-explorerにアクセスして、Oracle Learning Explorerになります。

製品ドキュメントについては、Oracle Help Centerを参照してください。

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タイトルおよび著作権情報

Build an AI Powered Chat Router Using Oracle Cloud Infrastructure AI Agent Platform

G38668-01

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