Claude 3.7 Sonnet AI エージェント：誰でも簡単に何でもできる無料AIエージェントを構築！

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先週、Vector shiftというオートメーションプラットフォームを紹介しました。これは誰でも簡単なドラッグ＆ドロップビルダーや、完全に無料でアクセスできる既製のテンプレートを使ってAIエージェントを作成できるものです。そして、それらのAIエージェントに様々な大規模言語モデルを搭載して動かすことができます。おそらくこれは、誰でもAIエージェントを構築し、それを展開して実質的にあらゆることを自動化し実行するための最も簡単な方法です。その動画では、特にVector shiftの新しくアップグレードされたプラットフォームを紹介し、任意のオープンソースモデルを使用する方法を紹介しました。その時はDeepseeK R1モデルを使用し、その推論能力を活用してAIエージェントを動かしました。
今日も同様のことを行いますが、今回はAnthropicの新しいモデルであるClaude 3.7 Sonnetを使います。これはAnthropicの最も知能的なモデルで、ほぼすべてのベンチマークテストで高いスコアを獲得し、すべてのGPTモデル、DeepseeK R1、その他多くのモデルを凌駕しています。また、現時点で利用可能な最高のコーディングベースのモデルであることも素晴らしいです。
このSued Benchのベンチマークスコアを示す画像をご覧ください。Claude 3.7 Sonnetがソフトウェアエンジニアリングタスクにおいて他のすべてのモデルを上回っており、この評価で過去最高のスコアを記録しています。このモデルがDeepseeK R1や他のすべてのGPTモデル、その他多くのモデルと比較して全体的に優れた評価を持っていることを考えると、Claude 3.7 Sonnetモデルを搭載したAIエージェントがどれほど強力になるか考えてみてください。そこで今日は、このパワフルなモデルを搭載したAIエージェントを簡単に作成し、ほぼすべてを自動化する方法を紹介します。
それでは、すべてのセットアップ方法を紹介しましょう。素晴らしいのは、Vector shiftを使えば完全に無料でAIエージェントを作成できるため、簡単に無料で始められることです。説明欄に記載するウェブサイトのリンクにアクセスし、アカウントを作成するだけで簡単に始められます。
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アカウントを作成するか、単にログインすると、メインのパイプラインダッシュボードに移動します。これは基本的に、すべての自動化、チャットボット、ボイスボットを管理できる場所で、左側のパネルを通じて知識ファイル、チャットボットなどをさらに分類することもできます。
Vector shiftの素晴らしい点の一つは、自動化の評価指標を確認できることですが、このプラットフォームについてより良く理解したところで、このプラスマークをクリックして、「新しいパイプラインの作成」をクリックしましょう。チャットボットの作成、フォーム、一括ジョブなど、様々なことができることがわかります。
「パイプラインの作成」をクリックしますが、すでに作成されている様々な事前定義されたテンプレートにアクセスすることもできます。これらは、すぐに始められるように簡単にクリックできる異なるテンプレートです。しかし、私たちは最初からパイプラインを作成します。
私が作成するエージェントのタイプは、データ抽出エージェントです。その理由は、このモデルがグラフ、チャート、複雑な図表などのビジュアルから簡単に情報を抽出できるからです。Anthropicのブログ投稿にもあるように、このモデルはデータ分析やデータ抽出に使用されることで知られています。
パイプラインを作成すると、メインのドラッグ＆ドロップビルダーに移動します。これは、異なる自動化をより簡単に作成できるようにアップグレードされました。ワークフローを機能させるには、入力ノードと出力ノードを配置する必要があります。ノードは、エージェントに異なる指示を与えるのに役立つアクションアイテムと考えてください。これらのノードは、与えるコンテキストおよびAlpaフィールドの選択に基づいて簡単に接続できます。
Vector shiftが初めての場合、これは複雑に見えるかもしれませんが、非常に簡単に操作できます。すべてのノードへの出力を追加することで、すべてを接続するのが非常に簡単になりました。これについては進めながら説明しますが、基本的には異なるタイプのノードがあります。一般的なノードは基盤として使用され、大規模言語モデルノードを入力して、オープンソースから独自のものまで、さまざまな最先端の大規模言語モデルにアクセスできます。異なるカテゴリーに異なるノードがあり、異なるサードパーティアプリを通じてエージェントを展開するのに役立つ様々なアクションを入力することもできます。
明確なアイデアを提供するために、私たちは契約書の分析プロセスを自動化します。これは、長い文書内の重要な条件や義務を理解する上で非常に重要だからです。Claude 3.7 Sonnetの能力を活用して、テキストやチャートや図表などのビジュアルから正確に情報を抽出するプロセスを強化し、契約分析をより速く、より効率的にします。
この特定の例では、4つの異なるAnthropicの大規模言語モデルノードの助けを借りて、4つの異なるモダリティを処理する必要があります。進めながら説明しますが、基本的にそれぞれがビジュアルやテキストなど、異なる種類の入力モダリティを処理します。
システムプロンプトを与えて、何をしたのかをより良く理解してもらいます。システムプロンプトは、エージェントが特定の方法で応答または情報を抽出するよう導く指示です。この場合、かなり長い契約書を取り、箇条書きで応答し、契約の期間を抽出します。つまり、契約から4つの異なるモダリティを抽出します。2つ目は責任の制限の抽出、3つ目のノードのアクションは請求開始日、そして4つ目のエージェントは契約金額に焦点を当てます。基本的に、エージェントは大規模言語モデルによって強化され、異なるアクションを実行するのに役立ちます。これは、大規模言語モデルノードにエージェントに与えた指示に基づいています。Claude 3.7モデルがこの特定のケースに使用する最適なモデルであることに気づくでしょう。なぜなら、データ抽出機能やデータ分析を様々なユーザーに提供する点で非常に優れているからです。
これら4つの出力をすべて抽出するには、4つの異なる出力ノードを配置する必要があります。すでに1つあるので、あと3つ配置するだけです。次に、入力ノードをこれらの異なる大規模言語モデルノードにすべて接続する必要があります。そうすることで、契約書がこれらの異なるノードに送信され、そこからすべてを簡単に接続できるシンプルなドラッグ＆ドロップUIで接続します。
これで、異なる大規模言語モデルノードがすべて入力に接続されているので、契約書を貼り付けると、これらのノードに送信されて異なる値が抽出されます。しかし、4つの異なる出力ノードに出力されるようにする必要があります。そのためには、最初の大規模言語モデルノードに移動し、2つの波括弧を配置します。最初の入力ノードを選択し、出力ノードを選択して、この出力ノードに出力できるようにします。
ここでプロンプトを使用してすべての変数を接続し、最初の入力を次のノード（この場合は出力）に接続するのが非常に簡単になります。次の例では、2つの波括弧を配置し、入力が入ってきて、テキストとして出力され、そのテキストがこの出力ノードに出力されます。次の2つのノードについても同様に行います。
また、入力タイプがファイルであることを確認してください。なぜなら、PDFやdocなどの異なるタイプのファイルをエージェントワークフローに送信するからです。すべてが接続されたら、これをフォームとしてエクスポートでき、ドキュメントを分析した後に4つの異なる出力を出力します。
もし一歩進んで、これをさらに自動化したい場合は、統合機能を使用して、フォームに送信されるすべてのコンテンツをGoogle Sheetなどに送信し、このような長いドキュメントから抽出された情報をGoogle Sheetのようなよりコンパクトなバージョンに変換することができます。Googleアカウントに接続することで、出力を同じようにGoogle Sheetに複製することができます。これが、異なる統合機能でさらに自動化する方法です。統合機能には入力があり、このプラットフォームを通じて処理され、別のアプリに出力されることもできます。
すべての設定ができたら、「変更のデプロイ」をクリックし、「デプロイ」をクリックします。次に「フォームとしてエクスポート」に移動し、名前を付けます（データ抽出25など）。そして「作成」をクリックします。
ここでエージェントの外観を設定できます。ロゴを変更し、タイトル（契約分析）を付け、説明を与えます。入力には単に「ファイルをアップロード：あなたの契約書」と言い、出力にはワークフロー内にあるもの（責任の制限、請求開始日、契約金額、期間）を設定します。これらは、これらの長い契約書から抽出しようとしているものだからです。
これらの異なる設定をすべて構成したら、スタイリングも設定できます。すべてを修正したら、「変更のデプロイ」をクリックし、「デプロイ」をクリックします。そして、これをリンクとしてエクスポートしたり、パスワードで保護したり、ウェブサイトに統合したりすることができます。今回はこれをクリックして開き、ドキュメントをフィードします。
契約書をアップロードしたので、「送信」をクリックします。そうすると、3.7モデルがこれについてのインサイトを提供します。長い契約書をスキャンして、正しい内容を提供してくれました。この場合、契約期間、契約金額、請求開始日、および責任の制限を提供してくれました。
これが、Claude 3.7 Sonnetモデルを搭載した異なるAIエージェントで契約分析プロセスを自動化できた方法です。これは私が自動化できた単純な基本的な例にすぎません。異なる統合機能を使った自動化でもっと多くの、より良いことができます。ぜひ説明欄のリンクをすべて使って試してみてください。
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