エージェント初出 8/4 20:46
Perplexity風のエージェントを個人開発アプリに組み込んだ——設計の工夫と課題点
https://zenn.dev/topics/ai/feed2026/8/4
AI要約
外部検索と内部記事を組み合わせたPerplexity風Q&Aエージェントを個人開発アプリに組み込んだ事例を紹介。システム設計、実装上の課題、ソースコードを共有しています。
AI要点
- 外部ウェブ検索と内部記事を組み合わせ、出典付き回答を返す「Perplexity風Q&Aエージェント」を個人開発アプリに組み込んだ。
- エージェントは「Safety Check」「Context Gathering」「Planning」「Search」「Evidence Review」「回答生成」の6工程で処理を実行する。
- Safety Checkでは軽量LLMで入力の安全性を確認し、「policy_blocked」という専用の終端状態を設けてエラーと区別する工夫をした。
- Context Gatheringでは、過去の会話履歴から必要な情報だけを抽出し、抽象的な質問の具体化や回答条件の整理を行った。
- Perplexity風エージェントの実装は、会話履歴のコンテキスト管理や、検索プランニング、エビデンスレビューといった高度な処理を単一workerタスクで実装するシンプルな設計を採用した。
なぜ重要か
個人開発でもPerplexityのような高度なQ&A体験を実現するために、入力の安全性チェック、文脈理解、検索プランニング、エビデンスレビューといった多段階の処理フローを設計・実装することが有効である。