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LLMに「考える（Reason）」と「行動する（Act）」を交互に行わせるReActフレームワークの仕組み、実装パターン、AIエージェント開発への応用を解説します。

LLMのFunction CallingとModel Context Protocol（MCP）におけるツール定義の最適化手法を解説。スキーマ設計、説明文の書き方、トークン効率化の実践パターンを紹介します。