AIエージェントの基本を理解する：LLM、トークン、コンテキストウィンドウ、RAGなど

近年のAIエージェント開発はLangChain、CrewAI、LangGraphといったフレームワークの登場により加速していますが、それらの背後にある基本的なAI原理を理解せずに進めると、開発者はすぐに困難に直面します。この状況を背景に、本記事はAIエージェントを構築する上で不可欠な基礎知識を網羅的に提供することを目的としています。具体的には、LLM（大規模言語モデル）がどのように言語パターンを学習し、次の単語を予測するのか、テキストが「トークン」と呼ばれる小さな単位に分割される仕組み、LLMが一度に処理できる情報の量を定義する「コンテキストウィンドウ」、テキストを数値表現に変換する「エンベディング」、外部知識をLLMに提供するための「RAG（検索拡張生成）」、そしてエージェントが外部ツールと対話するための「API」について、それぞれ基礎から解説します。これらの概念の理解は、単にフレームワークを使うだけでなく、AIエージェントの動作原理を深く理解し、より効果的なプロンプト設計やカスタム機能の開発、問題解決に繋がります。この知識は、AIエージェント開発において直面する様々な課題に対応するための羅針盤となり、AI開発者のスキルセットを強化する上で極めて重要です。