はじめに

近年、人工知能（AI）や機械学習（ML）の発展は、ソフトウェア開発やデータ分析の分野で革命的な変化をもたらしています。特に、Company Researcher Agentのようなツールは、開発者や研究者にとっての強力なパートナーとなっています。本記事では、これらのツールの機能、利用方法、そしてそれらがもたらすメリットについて詳細に解説します。

Company Researcher Agentの概要

Company Researcher Agentは、特定の企業に関する情報を収集・整理するためのエージェントです。このエージェントは、ウェブリサーチとスキーマ抽出を分離したマルチステップのワークフローに基づいています。以下に、主な機能と利用方法を解説します。

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
git clone https://github.com/langchain-ai/company-researcher.git
cd company-researcher
uvx --refresh --from "langgraph-cli[inmem]" --with-editable . --python 3.11 langgraph dev

研究フェーズ

ターゲット検索クエリの生成: ユーザーが提供するスキーマに基づいて、関連する検索クエリを生成します。
並列検索の実行: Tavily APIを利用して、複数の検索を同時に行い、最大の検索結果を取得します。

抽出フェーズ

情報の整理: 収集した情報を整理し、ユーザーが指定したスキーマに従ってフォーマットします。
構造化データの返却: 抽出した情報を、ユーザーが求める形式で返却します。

評価フェーズ

情報の質の評価: 抽出した情報が求められるフィールドを満たしているかを評価し、必要に応じて追加の検索を行います。

Company Researcher Agentの設定と使用方法

設定ファイル

Company Researcher Agentの設定は、src/agent/configuration.pyファイルで行います。以下のパラメータを設定可能です。

max_search_queries: 各企業に対して最大で行う検索クエリの数。
max_search_results: 各クエリに対して取得する最大検索結果数。
max_reflection_steps: 情報の評価における最大ステップ数。

ユーザー入力

ユーザーは以下の情報を入力する必要があります。

company: 調査対象の企業名。
extraction_schema: 出力形式のJSONスキーマ（オプション）。
user_notes: 企業に関する追加のメモ（オプション）。

スキーマの重要性

スキーマは、抽出される情報の形式を定義します。例えば、企業名、設立年、製品説明などのフィールドを含めることができます。また、JSONスキーマには、必ずtitleとdescriptionフィールドを含める必要があります。

まとめ

Company Researcher Agentは企業に関する情報の収集と整理を支援します。これらのツールを活用することで、開発プロセスの効率化やデータ収集の精度向上が期待できます。今後ますます進化するこれらの技術を積極的に取り入れて、より良い成果を上げていきましょう。"