要約：
- 本記事では、eコマースのAIエージェントアプリケーション構築について紹介されています。
- MetaのLlama 3モデルとGroq Cloudを使用し、機能呼び出し能力を持つアプリケーションを構築します。
- AIエージェントのツールとして、RAGおよびQuery Analyzerパイプラインを使用し、製品識別子ツールを構築します。
- ツールの目的は、ユーザーの興味を持つ製品を特定し、データベースから製品とそのメタデータを取得することです。
- 最終的に、Llama 3ベースのAIエージェントアプリケーションを構築し、Gradioを使用してチャットアプリケーションを作成します。
考察：
AIエージェントアプリケーションの構築において、タスク完了に必要な時間と各タスクで使用されるAPIコール（トークン）の数を考慮することが重要です。システム内の幻想を減らすことは重要な課題であり、研究対象となっています。LLMおよびエージェントシステムの構築には決まったルールはなく、AIエージェントが正常に機能するように根気強く戦略的に取り組む必要があります。
元記事: https://towardsdatascience.com/using-llama-3-for-building-ai-agents-7e74f79d1ccc