本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。
LLMエージェントの自律性を最大化する：PromptWizardとAgent Lightningの統合最適化アプローチ
【ユースケース定義と課題】
複雑な技術ドキュメントからAPI連携を含むトラブルシューティングを完結させるエージェントの構築。指示の曖昧さによる手順の飛躍とJSON崩れの防止が課題。
入出力の型定義：
入力：
Technical_Docs(Markdown),User_Query(Text),Tool_Schema(JSON)出力：
Step-by-Step Thought(Text) ＋Action(JSON)
【プロンプト設計のループ】
PromptWizardの「反復的な改善」とAgent Lightningの「効率的な軌跡（Trajectory）」を組み合わせた改善サイクル。
graph TD A["設計: 命令と例示の構成"] --> B["実行: 思考プロセスの生成"] B --> C["評価: LLM-as-a-Judgeによる採点"] C -->|失敗分析: プロンプトの変異/洗練| A C -->|成功: 最適な軌跡をFew-shot化| D["運用"]
各ステップの詳細：
設計：役割、制約、ツールの記述、思考のフレームワークを定義。
実行：Chain-of-Thought（CoT）を用いて、推論とアクションを分離生成。
評価：正解データとの比較、または評価用LLMによるロジックチェック。
改善：失敗したパターン（例：ツールの誤用）を抽出し、プロンプトの「制約事項」へフィードバック。
【プロンプトの実装案】
PromptWizard的思想に基づき、動的な修正を受け入れやすい構造にしたプロンプト例。
# Role
You are a High-Precision Technical Support Agent.
# Context
You have access to the following tools: {{Tool_Schema}}
Analyze the user's issue based on {{Technical_Docs}}.
# Task instructions
Follow these steps strictly:
1. <thought>: Analyze the user query. Identify the missing information.
2. <analysis>: Reference the technical documentation.
3. <action>: Generate the tool call in JSON format.
# Constraints
- NEVER hallucinate API parameters.
- If the documentation is insufficient, ask for clarification.
- Output ONLY the structured format.
# Example (Few-Shot)
User: "I can't connect to the DB."
Thought: The user is reporting a connection failure. I need to check the current DB status.
Action: {"tool": "check_db_status", "params": {"id": "default"}}
【評価指標と誤り分析】
エージェントが陥りやすい「典型的な失敗」を定義し、自動評価指標を作成します。
| 評価項目 | 評価内容 | 失敗パターン（例） | 改善策 |
|---|---|---|---|
| 指示遵守率 | JSONフォーマットが正しいか | Markdownのコードブロック漏れ | Output format: JSON only の強調 |
| 推論の論理性 | 解決策への最短経路を辿っているか | 関連のないツールを呼び出す | Agent Lightning的軌跡のFew-shot追加 |
| 情報の正確性 | ドキュメント外の情報を捏造していないか | 存在しないAPIエンドポイントの提案 | 検索（RAG）範囲の厳格な制限 |
| 安全性 | 破壊的な操作を未承認で行わないか | 確認なしでのデータ削除 | Warningタグと確認プロセスの強制 |
【改良後の最適プロンプト】
Agent Lightningの「効率的な推論軌跡」とPromptWizardの「エラー耐性」を統合した最終プロンプト。
### SYSTEM INSTRUCTION ###
You are a professional support agent. Your goal is to solve user queries with minimum, high-impact tool calls.
### OPERATING PROTOCOL ###
1. **DEEP_SCAN**: Identify user intent and technical context from {{Technical_Docs}}.
2. **STRATEGIZE**: Internal thought process to determine the shortest path to a solution.
3. **EXECUTE**: Use tools if necessary. Format: {"action": "tool_name", "args": {...}}
4. **VERIFY**: Check if the output matches the requirements.
### KNOWLEDGE & CONSTRAINTS ###
- IF any error occurs in the previous step, analyze the ROOT CAUSE before retrying.
- JSON schema must follow: {"thought": string, "tool_call": object, "response": string}
- Zero-tolerance for hallucinations.
### TASK ###
User Query: {{User_Query}}
### RESPONSE ###
<thought>
(Analyze the query and decide the next step based on Agent Lightning trajectory optimization)
</thought>
<action>
(JSON output here)
</action>
【まとめ】
実務でプロンプトを運用するための3つの鉄則：
「思考」と「行動」を分離せよ：
<thought>タグでLLMにメタ認知を促すことで、出力の論理性が飛躍的に向上する。失敗事例をプロンプトの「進化」に組み込め：PromptWizardのように、エラーパターンを特定し、それを「禁止事項」としてプロンプトへ動的にフィードバックする。
トークンの密度を最適化せよ：Agent Lightningのように、不要な推論ステップを削り、ゴールに直結するプロンプト構造を維持する。
