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コードを書かずに、2日間であなたの最初のAIエージェントを構築する（完全なチュートリアル）

この記事を読むのに必要な時間は 27 分

コードを書くことはできませんが、最初のエージェントをセットアップすることができます

原文タイトル：ゼロコーディング経験で最初のAIエージェントを構築する方法（フルコース）
原著者：@eng_khairallah1
翻訳：Peggy, BlockBeats

Editor's Note: The barrier to entry for AI Agent may be lower than many people imagine.

This article is a zero-code introductory tutorial for ordinary users. The article starts by explaining the difference between an Agent and a chatbot, further elaborates on how to design an "Agent Blueprint," how to run tasks, how to debug and optimize, and through iterative refinement, transforms an Agent from "basic usability" to "truly useful."

For the average person, learning to build an Agent essentially means learning to automate repetitive tasks. In one weekend, two days, perhaps is enough for you to build your first AI Agent.

The following is the original article:

You don't need to know how to code to build an AI Agent. Bookmark this.

I really hope you understand this. Because most people nod when they read this sentence, but deep down still feel that building an Agent is something only for developers.

That's not the case. As long as you can write clear instructions in English, you can build an AI Agent this weekend. Not a toy, not a demo, but a truly usable Agent: it can take an objective, break it down into multiple steps, call tools to complete each step, and finally deliver real results.

Those currently building Agents are not all engineers. Among them are marketers, founders, consultants, researchers, and content creators. They simply understand one thing: how to describe their needs clearly enough for AI to execute.

That's the only skill you need.

This article will take you from zero to building your first truly usable AI Agent. No code needed, no terminal experience required, and no computer science background necessary. You just need Claude, a clear goal, and a focused weekend.

By Sunday night, you will have an Agent that can truly make a difference in your life or business.

土曜日の午前：真のエージェントとは何かをまず理解する

エージェントはチャットボットではない

多くの人が、エージェントは単なる高度なチャットボットだと思っています。しかし、実際には違います。

チャットボットはあなたの質問を待ち、それに回答するだけです。質問が一つ、回答も一つ。次に何をすべきかは、依然としてあなた次第です。あなたは次の質問をするために戻り、それに続くステップを自分で行います。あなたこそが全プロセスの駆動力であり、チャットボットは単なる応答機械です。

それに対して、エージェントはまったく異なります。あなたがそれに目標を伝えると、それは計画を立て、段階的に実行します。それはツールを呼び出し、自身の作業をチェックし、途中で発生した問題を処理し、最終結果を提供します。

両者の根本的な違いは自律性にあります。チャットボットは補助ツールであり、エージェントはタスクを実行できる能力を持っています。

実際のシナリオを挙げてみましょう：あなたは主要な5つの競合他社を調査し、比較文書を生成したいと考えています。

チャットボットを使用する場合、最初の競合他社に尋ねて回答をコピーし、次に2番目に尋ねて回答をコピーし、これを3回繰り返す必要があります。その後、自分で形式を整え、分析を書かなければなりません。これには、約1時間の積極的な作業時間がかかります。

エージェントを使用する場合、ただ「私の業界内の5つの主要競合他社を調査し、価格、機能、ターゲットユーザー、市場ポジショニングの観点から比較し、フォーマットされた比較文書を生成してください。」と言うだけで済みます。エージェントはそれぞれの競合他社の情報を検索し、データを収集し、内容を整理し、比較を完了し、最終文書を提供します。あなたは結果をレビューするだけです。これにはおそらく5分程度しかかかりません。

結果は同じでも、プロセスはまったく異なります。

エージェントの動作方法

各エージェントは、4つの主要部分から成り立っています。

第一に、目標。
つまり、エージェントが達成すべきタスクです。目標が明確であればあるほど、エージェントのパフォーマンスは向上します。

第二に、計画。
つまり、エージェントが目標達成のために取る手順です。いくつかのエージェントは自ら計画を生成しますが、いくつかはあなたがデザインした計画に従って実行します。最高のエージェントは、しばしば両方を兼ね備えています：提供された構造に従うと同時に、実行プロセス中に得られた情報に基づいて調整を行います。

第三に、ツール。
つまり、エージェントが利用できる機能です。例えば、ウェブ検索、ファイル読み取り、ファイル書き込み、計算、APIアクセスなどがあります。ツールがなければ、エージェントは「考えながら話す」だけのテキスト生成機に過ぎません；ツールがあることで、それは実世界でタスクを遂行する能力を本当に備えます。

第四，ループ。
エージェントは一歩を踏み出し、結果をチェックし、次に何をすべきかを判断して、このプロセスを繰り返します。このループメカニズムこそが、エージェントが自律性を持つための鍵です。エージェントは一歩完了しただけで止まらず、タスクが完了するまで推進し続けます。

土曜日の午前中にやること

まず、この部分を二度読み、チャットボットとエージェントの違いを他人に説明できるようになるまで理解します。

次に、現在仕事や生活で手動で行っているが根本的には複数のステップからなるタスクを3つ挙げます。それぞれのタスクについて、通常取るステップと使用するツールをリストアップします。

最後に、中から最も簡単なものを選び、最初のエージェントプロジェクトとします。

土曜日の午後：Claudeを使って最初のエージェントを構築

プラットフォームを選択

現在、エージェントをゼロコードで構築する方法は2つあります。

Claude デスクトップアプリ内の Claude Cowork。
これが最も簡単な方法です。Cowork により、Claude がファイルにアクセスし、自律的に複数のステップタスクを実行できます。Claudeの有料プランに加入し、デスクトップアプリをインストール済みの場合はすぐに始めることができます。

claude.ai の Claude Projects。
デスクトップアプリを持っていない場合は、Claude のウェブページ上で直接 Projects を使用してエージェントを構築できます。プロジェクトを作成し、バックグラウンド情報や手順を読み込み、対話を通じてエージェントのワークフローを実行できます。

どちらの方法も利用できます。Cowork はより強力で、ローカルファイルにアクセスできます。Projects はより簡単で、どんなブラウザでも実行できます。

利用可能な方法を選択し、進みます。

エージェントの設計図

実際の構築を始める前に、エージェントの設計図を1ページ書く必要があります。この文書は、曖昧な考えを実行可能なシステムに変えます。

この設計図には5つの質問に答える必要があります。

第一、目標は何ですか？
具体的で測定可能な1文で表してください。

例えば、「上位 10 のAIニュースレターを調査し、購読者数、配信頻度、およびカバー範囲に基づいてランク付けします。」

第二に、ステップは何ですか？
順番に番号を付けます。

例えば：

Step 1：最も人気のあるAIニュースレターを検索します。

Step 2：各ニュースレターに対して、その購読者数、配信頻度、主要なトピックを調査します。

Step 3：データを比較表に整理します。

Step 4：購読者数でランク付けします。

Step 5：主な発見を要約した三段落のまとめを書きます。

第三に、エージェントにはどのようなツールが必要ですか？
リストアップしてください。

例えば：「ウェブ検索、データ整理、ファイル作成。」

第四に、最終的なアウトプットはどのようにすべきですか？
最終成果物を正確に記述してください。

例えば：「購読者数でソートされた 10 件のニュースレター比較表を含む Markdown 文書と、どのニュースレターが最も急成長しているかを示す要約を添付します。」

第五に、エージェントが行き詰まった場合はどうすればよいですか？
事前にバックアップルールを定義する必要があります。

例えば：「購読者数のデータが公開されていない場合は、『データ不可得』と注釈を付けて、自己判断を避けてください。」

Claudeを開く前に、この設計図を書いてください。設計図自体があなたのエージェントです。他の部分は単なる実行です。

エージェントの構築を開始

Claude Coworkを開くか、Claude Projectを作成してください。設計図をペーストして、指示として使用します。Claudeにプランをステップバイステップで実行するように指示し、次のステップに進む前に現在のステップが完了しているか確認してください。

そして、それがどのように機能するかを観察します。

Claudeは最初のステップから開始して、ウェブを検索し、データを収集し、情報を整理し、比較コンテンツを生成し、要約を書き、最終文書を提出します。

最初のエージェントがこうして稼働します。完璧ではありません。一部のデータが正確でないことがあり、一部のステップが不完全であることがあります。これは非常に普通です。次の段階で修正します。

土曜日の午後、あなたが行うべきこと

上記の5つの質問に従って、1枚のエージェントのブループリントを作成します。

Claude Coworkを開くか、Claude Projectを作成します。

ブループリントを貼り付けて、エージェントを実行します。出力結果を保存し、どの部分が正常でどの部分に問題があるかを記録します。

修正を急ぐ必要はありません。まず最初の実行結果を観察してください。

日曜日の朝：デバッグと最適化、エージェントを信頼性のあるものにする

なぜ最初の実行が常に最後の実行でないのか

最初のエージェントの実行結果は、おそらく正しい部分が60％から70％しか含まれていません。

これは正常な現象です。"基本的には使用可能"から"安定して信頼できる"に移行する過程が、多くの人が諦めるところです。結果が完璧でないと見ると、エージェントはまだ準備ができていないと結論付けます。

それは誤解です。エージェントはすでに準備が整っています。本当に最適化する必要があるのは、あなたの指示です。

すべての不完全な出力は、シグナルです。それはあなたに伝えます：ブループリントのどこがあいまいすぎるか、どこが過度に野心的か、どこに重要な詳細が欠けているか。

デバッグの手順

最初の実行の出力結果を取り出し、本当に望む結果と比較します。

それぞれのエラーに対して、自問してください："私のブループリントは、エージェントにこの問題を正しく処理する方法をすでに示していますか？"

たいてい、その答えは否定的です。エージェントがあるべきことを知っていると思っていましたが、実際には明確に記述したことがありませんでした。

初めてエージェントを実行した際、最も一般的な問題は次のとおりです：

・目標があいまいすぎて、エージェントに余分な解釈の余地が残されている；

・ステップが欠落しており、エージェントが自分で補完しなければならない；

・品質基準がないため、エージェントは何が「十分良い」とはわかりません；

・エラー処理メカニズムがないため、エージェントは問題に遭遇した際に推測を選択し、問題をラベリングしません。

これらの問題を修正する方法は、ブループリントをより具体的にすることです。その後、エージェントを再度実行します。

ループの最適化

・エージェントを実行します。

・出力をレビューします。

・エラーを特定します。

・この問題を修正するためにブループリントを更新します。

・エージェントを再度実行します。

・このプロセスを繰り返します。

これがエージェントの構築の中心的なスキルです。初回で完璧なブループリントを作成することよりも、素早い反復を通じて継続的に最適化することが重要です。

ほとんどの人は、3〜4回の反復でエージェントの精度を60%から90%に向上させることができます。最後の10%は、実際の使用過程で段階的に発見される境界条件から来ます。

日曜日の朝にすること

土曜日に実行された出力の結果をレビューし、すべての問題をリストアップします。

各問題について、ブループリント内の欠落を追跡します。

より具体的な命令、品質基準、およびエラー処理ルールでブループリントを更新します。エージェントを3回実行し、各ラン後に引き続き最適化を行います。出力が本当に役立つようになった時点で、作業を停止します。

日曜日の午後：拡張し、第二のエージェントを構築します

1つのエージェントは面白いが、2つのエージェントはシステムの骨子

今やプロセスをマスターしたので、完全に異なるタスク用に第二のエージェントを構築できます。

最初のエージェントはメカニズムを教えてくれます。第二のエージェントはスピードを教えてくれます。驚くべきことに、第二のエージェントの構築ははるかに迅速です。ブループリントは1時間ではなく15分だけで十分かもしれません。最初の実行では60%ではなく80%の進捗がすでにあるかもしれません。最適化には4回ではなく2回だけで十分かもしれません。

これがエージェント構築の経験の複利効果です。構築したすべてのエージェントは、次のエージェントをより速く、より良くするでしょう。

アイデアが必要な場合は、次のうちから成熟した初心者向け方針を選択できます。

エージェントを研究。
テーマを与えると、主要な発見、情報源、および次のステップの提案を含む構造化研究ブリーフを生成します。

再構成エージェント。
長文を与えると、あなたのトーンに従って5つのツイート、3つのLinkedIn投稿、および1つのニュースレターのコンテンツを生成します。

ミーティング準備エージェント。
人物の名前と会社名を提供すると、背景、最近の動向、共通のコンタクト、および議論すべきトピックを含む1ページのブリーフィングを作成します。

競合他社監視エージェント。
3つの競合他社名を提供すると、これらの企業の最新発表、価格変動、製品の改訂を追跡する週次更新を生成します。

メール下書きエージェント。
返信が必要なメールを提供すると、緊急度に応じて分類し、あなたのトーンと好みに基づいて返信の下書きを生成します。