Solon 4.0 ReActAgentでAIエージェントを作ろう！思考→行動を繰り返すAIの仕組みを解説

「AIにただ質問に答えてもらうだけじゃなくて、実際に何か行動させたいんだけど…」そんな思いを持っている方、多いんじゃないでしょうか。😊

最近、Solon 4.0 の ReActAgent が注目を集めています。これは単純なチャットAIとは一線を画す、「考えて→動いて→結果から学ぶ」 を繰り返せるAIエージェントフレームワークです。

Contents

🤔 ReActAgentって何者？
🛠️ Solon 4.0 ReActAgentの基本構成
🔁 思考ループの中身を覗いてみよう
🐍 Pythonユーザーへの補足
まとめ

🤔 ReActAgentって何者？

AI robot thinking / Photo by Pavel Danilyuk via Pexels

まず「ReAct」という考え方から整理しましょう。

ReActとは Reasoning（推論） と Acting（行動） を組み合わせた設計思想です。イメージとしては、こんな感じです。

✅ 問題を受け取る
✅ どうすれば解決できるか「考える」
✅ ツール（API・DBなど）を「使う」
✅ 結果を見て「また考える」
✅ 最終的な答えを出す

つまり、一発で答えを出すのではなく、試行錯誤しながら問題を解くのが最大の特徴です。人間の思考プロセスに近いですよね。

🛠️ Solon 4.0 ReActAgentの基本構成

Solon 4.0はJavaベースのフレームワークですが、その設計思想はPythonユーザーにも参考になる部分が多いです。AIエージェントの基本構造を押さえておきましょう。

ポイントをまとめるとこんな感じです。

Agent本体：推論エンジン（LLM）を持ち、思考ループを管理する
Tool（ツール）：エージェントが呼び出せる外部機能（DB検索・API呼び出しなど）
Memory：会話履歴や中間結果を保持する仕組み

Solon 4.0での基本的なエージェント定義はこんな形になります。

// Solon 4.0 ReActAgent サンプル（Java）
@Component
public class MyReActAgent {

    @Inject
    private ChatModel chatModel; // LLMモデルを注入

    // ツールの定義（エージェントが使える「道具」）
    @Tool("データベースから顧客情報を検索する")
    public String searchCustomer(String customerId) {
        // 実際のDB検索ロジック
        return "顧客名: 山田太郎, メール: yamada@example.com";
    }

    @Tool("天気APIから現在の天気を取得する")
    public String getWeather(String city) {
        // 外部API呼び出しロジック
        return city + "の天気: 晴れ、気温25℃";
    }

    // エージェントの実行
    public String run(String userInput) {
        ReActAgent agent = ReActAgent.builder()
            .chatModel(chatModel)   // 推論エンジンを設定
            .tools(this)            // 使えるツールを登録
            .maxIterations(5)       // 最大試行回数
            .build();

        return agent.execute(userInput); // 思考→行動ループ開始！
    }
}

ここが重要です 👇

@Tool アノテーションで「エージェントが使える道具」を宣言できる
maxIterations で無限ループを防ぐ安全策を設定できる
ツールの説明文（日本語でもOK）がLLMへのヒントになる

🔁 思考ループの中身を覗いてみよう

エージェントが動くとき、内部ではこんな流れが繰り返されています。

Thought（思考）：「このタスクをこなすには〇〇ツールを使えばいいな」と推論
Action（行動）：ツールを呼び出す
Observation（観察）：ツールの実行結果を受け取る
→ 解決していなければ 1に戻る

この繰り返しを ReActループ と呼びます。シンプルな仕組みですが、これだけで驚くほど複雑なタスクをこなせるようになるんですよね。

🐍 Pythonユーザーへの補足

SolonはJavaフレームワークですが、同じReActパターンはPythonでも LangChain や LlamaIndex で実現できます。

# Python × LangChain でも同じReActパターンが使える
from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor
from langchain_core.tools import tool
from langchain_openai import ChatOpenAI

@tool
def search_weather(city: str) -> str:
    """指定した都市の天気を返す"""
    return f"{city}の天気: 晴れ、気温25℃"

# エージェントの組み立て
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
tools = [search_weather]
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt=...)
executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

# 実行！（内部でThought→Action→Observationが繰り返される）
result = executor.invoke({"input": "東京の天気を教えて"})
print(result["output"])

設計思想は共通しているので、Solonの考え方を理解しておくと他のフレームワーク習得にも役立ちます 🎯