AIGNEで独自の学習プランエージェントを構築する
このプロジェクトでは、ユーザーの入力に基づき個々のニーズや好みに適応し、パーソナライズされた学習体験を作成するために使用できるAIエージェントを構築します。このエージェントを通じて、ユーザーインタラクションの重要性と構造化された出力の作成、そしてマルチエージェント構成がいかに迅速にリクエストを取り込み、処理し、エンドユーザーに共有できるかを確認できます。主な考慮事項は以下の通りです：
- 評価のためのユーザーインタラクション： このエージェントのシナリオでは、スキル評価のためにユーザーからのインタラクティブな入力が必要です。
- 学習スタイルの考慮： 学習プランジェネレーターは、ユーザーが好む学習スタイルを考慮に入れます。
- 構造化された出力への焦点： 学習プランには特定の構造（トピック、リソース、アクティビティ、タイムライン）があります。
それでは始めましょう。
1. プロジェクトの作成：
- 名前："Learning Plan Generator"
- 説明："Generates personalized learning plans based on user input."
2. ナレッジベース（オプション）：
- 名前："Learning Resources"
- 内容：トピックやスキルレベル別に分類された学習リソース（コース、書籍、記事、ウェブサイト）の厳選リスト。これは手動で入力することも、ウェブから関連データをスクレイピングして入力することも可能です。
3. エージェント 1: 「Skill Assessor」
- 目的： 特定の主題におけるユーザーの現在のスキルレベルを評価します。これは、選択式質問、自己評価、あるいは（利用可能な場合は）過去の経験の分析を通じて行うことができます。AIアプリの中に、ユーザーへ情報を求める何らかのリクエストを含めることが重要です。
- プロンプト：
You are a skill assessor. You will receive information about a user's experience and self-assessment in a particular subject. Based on this information, determine their skill level (Beginner, Intermediate, Advanced). Provide a brief justification for your assessment.
Subject:
{{ subject }}
User Experience:
{{ userExperience }}
Self-Assessment:
{{ selfAssessment }}
- 入力：
subject（ユーザー入力）userExperience（ユーザー入力）selfAssessment（ユーザー入力）
- 出力：
Generated Text Stream | ProcessskillLevel（テキスト - 例：「Intermediate」）assessmentJustification（テキスト）
- 例
4. エージェント 2: 「Learning Plan Generator」
次に、エージェント #2 を設定しましょう。
- 目的： スキルレベルや学習目標を含むユーザーの入力に基づき、パーソナライズされた学習プランを生成します。
- プロンプト：
You are a learning plan generator. You will receive the user's skill level, learning goals, and preferred learning style. Based on this information, create a personalized learning plan that includes specific resources and activities.
Skill Level:
{{ skillLevel }}
Learning Goals:
{{ learningGoals }}
Preferred Learning Style:
{{ learningStyle }} (e.g., visual, auditory, kinesthetic)
Learning Resources (Optional):
{{ learningResources }} (If a knowledge base is used)
The learning plan should be structured, including:
* A list of topics to cover.
* Recommended learning resources (courses, books, articles, etc.) with links if available.
* Suggested activities or exercises to reinforce learning.
* A timeline or schedule for completing the plan.
Consider the user's learning style when recommending resources and activities. For example, if the user prefers visual learning, suggest videos or diagrams.
- 入力：
skillLevel（エージェント 1 から）learningGoals（ユーザー入力）learningStyle（ユーザー入力）learningResources（ナレッジベース "Learning Resources" から - オプション）
- 出力：
Generated Text Stream | ProcesslearningPlan | Process | Text
- 例：
5. エントリーエージェント: 「Learning Plan Interface」
次に、UIとLearning Plan Generatorのフローを管理するためのエントリーエージェントを設定します。
- 目的： ユーザーインターフェースを提供します。このエージェントは、ユーザーから必要な情報（主題、経験、自己評価、学習目標、学習スタイル）を収集し、生成された学習プランを表示します。
- プロンプト： （プロンプトなし）
- 入力：
Question | User input | Text
- 出力：
Generated Text Stream | ProcesslearningPlan | Call Learning Plan Generator
- 例：
5. エージェントのテストとデバッグ
それでは、エージェントをテストしてみましょう。「Debug」を選択し、サンプルの学習シナリオを入力します。
- サンプルテキスト: 「私は技術的なバックグラウンドを持たない、開発者志望者です。食品の原材料からエンドユーザーに健康情報を返すスマートフォンアプリを作るために、基本的なコーディングを学びたいです。読むことで学ぶのが好きで、必要とあらばプロの水泳選手にもなれます。」
入力に基づき、一連の学習ステップを示すテキストベースのプランと、プランの詳細を確認する JSON 出力が表示されます。
- AIアプリをデプロイして、楽しみましょう。
別のエージェントを作成する準備ができたら、会議の文字起こしを取り込んで要約し、アクションアイテムを共有できる Meeting Summarizer エージェントの構築ガイドをチェックしてください。