クイズの説明
Step 1で学んだAIエージェントの設計パターンについて理解度をチェックします。
- 全5問
- 合格ライン: 80%（4問正解）
- 不合格の場合は復習してから再挑戦してください
問題
Q1. AIエージェントとチャットボットの最も大きな違いは何ですか？
- A) エージェントはGPT-4を使い、チャットボットはGPT-3.5を使う
- B) エージェントは自律的に判断・行動し、チャットボットは受動的に質問に回答する
- C) エージェントはテキストを扱い、チャットボットは音声を扱う
- D) エージェントはクラウドで動作し、チャットボットはローカルで動作する
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正解: B
AIエージェントは目標を達成するために自ら考え、ツールを使い、行動する自律的な存在です。一方、チャットボットは質問に対して回答する受動的な存在です。使用するモデルや実行環境の違いではありません。
Q2. ReActパターンの基本ループとして正しい順序はどれですか？
- A) Action → Thought → Observation → Final Answer
- B) Plan → Execute → Observe → Replan
- C) Thought → Action → Observation → (繰り返し or Final Answer)
- D) Generate → Evaluate → Refine → Output
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正解: C
ReAct（Reasoning + Acting）は、Thought（思考）→ Action（行動）→ Observation（観察）のループを繰り返し、目標達成時にFinal Answerを出力するパターンです。Bは Plan-and-Execute、DはReflectionのフローです。
Q3. Plan-and-ExecuteパターンがReActパターンより適しているのは、どのようなタスクですか？
- A) ユーザーの質問に対して情報を探索するタスク
- B) 処理手順が事前に明確で、複数ステップの複合タスク
- C) 1回のツール呼び出しで完了する単純なタスク
- D) 出力品質の反復的な改善が必要なタスク
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正解: B
Plan-and-Executeは、処理手順が事前に定義でき、複数のステップを計画的に実行する必要があるタスクに適しています。探索的なタスク（A）にはReAct、品質の反復改善（D）にはReflectionが適しています。
Q4. Reflectionパターンの「Critic-Generator型」の説明として正しいものはどれですか？
- A) 複数のLLMが議論して合意に達するパターン
- B) 生成と評価に異なるプロンプトまたはモデルを使い分けるパターン
- C) ユーザーのフィードバックを反映して改善するパターン
- D) 過去の失敗事例をデータベースに蓄積するパターン
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正解: B
Critic-Generator型は、Generator（生成者）が出力を作成し、Critic（批評家）がその品質を評価するパターンです。生成と評価に異なるプロンプトやモデルを使うことで、自己評価の精度を高めます。
Q5. 以下のシナリオに最適なエージェントパターンはどれですか？「顧客からの問い合わせに対し、注文システム・配送システムを調べながら状況に応じた対応を行う」
- A) Plan-and-Execute（全手順を事前に計画して実行）
- B) Reflection（回答を生成し自己評価で改善）
- C) ReAct（状況を見ながら段階的に判断・行動）
- D) どのパターンでも同じ結果になる
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正解: C
顧客対応は、問い合わせ内容やシステムの応答結果によって次のアクションが動的に変わるため、ReActパターンが最適です。事前に全手順を確定できないため Plan-and-Execute は不向きで、品質改善よりもアクション実行が主目的のためReflectionも適していません。
結果
4問以上正解の場合
合格です。Step 1「AIエージェントの設計パターンを学ぼう」を完了しました。 次はStep 2「Tool Useとファンクションコーリングを実装しよう」に進みましょう。
3問以下の場合
もう少し復習しましょう。
| 問題 | 復習セクション |
|---|---|
| Q1 | step1_1 AIエージェント入門 |
| Q2 | step1_2 ReActパターン |
| Q3 | step1_3 Plan-and-Executeパターン |
| Q4 | step1_4 Reflectionパターン |
| Q5 | step1_2 - step1_4 パターン選定 |
推定所要時間: 15分