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# LLM ワークフロー
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エージェントパターンでは、認識、アクション、学習、認識の一連のモジュラー機能を中心に構築された一般的な AI エージェントパターンを調べました。多くのエージェントパターンの認知モジュールの中心には、推論、計画、意思決定が可能な大規模言語モデル (LLM) があります。ただし、LLM のみを呼び出すだけでは、インテリジェントな目標指向の動作を生成するには不十分です。

複雑なタスクを確実に実行するには、エージェントは構造化ワークフロー内に LLM を埋め込む必要があります。構造化ワークフローでは、モデルの機能がツール、メモリ、計画ループ、調整ロジックで強化されます。これらの LLM ワークフローにより、エージェントは目標を分割し、サブタスクをルーティングし、外部サービスを呼び出し、結果を反映し、他のエージェントと調整できます。

この章では、再利用可能なワークフローを中心に編成された、堅牢で拡張可能なインテリジェントな LLM 駆動型コグニティブモジュールを構築するためのコア設計パターンについて説明します。

**Topics**
+ [LLM で拡張された認識の概要](overview-of-llm-augmented-cognition.md)
+ [プロンプト連鎖のワークフロー](workflow-for-prompt-chaining.md)
+ [ルーティングのワークフロー](workflow-for-routing.md)
+ [並列化のワークフロー](workflow-for-parallelization.md)
+ [オーケストレーションのワークフロー](workflow-for-orchestration.md)
+ [評価者とリフレクション/絞り込みループのワークフロー](workflow-for-evaluators-and-reflect-refine-loops.md)
+ [結論](conclusion-llm-workflows.md)