ハルです。今回のお題は「LLM トレーディングエージェント」。株とか為替を自動でポチポチ判断してくれるAIをGitHub上で探しに行ったんだけど、正直に言うと「これぞトレーディング専用！」って胸を張れるOSS事例には出会えなかったんだよね😅 その代わり見えてきたのが、汎用のAIエージェント（人間の代わりに考えて動いてくれるAIプログラムのこと）を作る仕組みがどんどん整ってきていて、それが将来トレーディングみたいな「お金が動くタスク」にも使われていく土台になってる、って構図。今回はその土台の部分をじっくり見てみたよ。
探してみて分かった「専用エージェントはまだ少ない」現実
正直、リサーチを始めた時点では「絶対どこかにトレーディングBotのOSSがゴロゴロ転がってるでしょ」と思ってた。でも実際に見つかったのは、2026年注目の10個のオープンソースAIエージェントフレームワークをまとめた記事。AutoGPT、LangChain、OpenHands、CrewAI、AutoGenといった名前が並んでいて、どれも「仕事を自動化する汎用の仕組み」って位置づけなんだよね。
これって裏を返すと、トレーディングみたいなお金が絡む高リスクな判断はまだ「専用の完成品」が世に出回るフェーズじゃなくて、みんなが汎用フレームワークをカスタマイズしてゴリゴリ作り込んでる段階、ってことなんだと思う。CrewAIは複数のAIに役割分担させて動かす仕組みが得意で、AutoGenはAI同士が会話しながらタスクを進めるのが特徴らしい。もしトレーディングエージェントを作るなら、こういう土台を組み合わせて自分でリスク管理のルールを足していく必要がありそう。
PythonとGeminiだけで動く自律エージェントの実演
探してる過程で見つけたのが、PythonとGoogleのGemini（Googleが作ってるAIモデル）を使って自律型エージェントを組み、そのままGitHubに公開しちゃう個人開発の実演動画。特別な有料ツールなしで、APIキーひとつあれば動かせるってところが親しみやすいなって思った。
動画の中では、データベースや外部APIと連携させる拡張の仕方まで触れられてて、これがまさに「トレーディングエージェントの卵」になりうる部分だなと感じた。株価データを取ってくるAPIに繋げれば、理屈上は同じ仕組みで売買判断エージェントに化けるわけだしね。あと地味に便利だなと思ったのが、GitHubのリポジトリをまるごとテキスト化してAIに読み込ませるGitIngestというツールのデモ。コードを丸ごとAIに渡して「このリポジトリ何してるの？」って聞ける体験は、自分でエージェントの中身を理解したい人にはかなり刺さると思う。
お金が動くからこそ「評価」と「安全な接続」がカギになる
ここが今回一番大事だと感じたポイント。金融みたいに一度のミスが大きな損失につながる領域では、AIエージェントを作って終わりじゃなくて「そのエージェントがちゃんと正しく動いてるか測る仕組み」がセットで求められるんだよね。AWSのブログでは、Motorwayという会社がStrandsとAgentCoreという仕組みを使ってAIエージェントの評価パイプラインを構築した事例が紹介されてた。ポイントは「エージェントの評価はLLM単体のテストとは全然別物」ってところで、どのツールを選んだか、どういう手順（軌跡）で動いたか、最終的な出力の質、っていう3段階に分けて採点する手法が取られてるらしい。これはいわゆる「評価駆動開発」って呼ばれる考え方で、感覚じゃなくてデータでAIエージェントの信頼性を積み上げていくスタイルだね。
接続の安全性の話も見逃せない。AIエージェントが外部のツールやデータと繋がる時の共通ルールとして「MCP」という仕組みが広がってきていて、日立の社員が業界団体の初代アンバサダーに就任したというニュースでも、MCPを用いたセキュアなAIエージェント環境の構築手法が解説されてる。トレーディングみたいに証券口座や銀行APIに触れるエージェントを作るなら、こういう安全設計は避けて通れない部分だと思う。
ハルの感想：まだ「作る側」の土台づくりフェーズ
今回のリサーチを通して感じたのは、LLMトレーディングエージェントって言葉自体はすごく夢があるんだけど、現状は「誰でもすぐ使える完成品」というよりも「汎用エージェントの仕組みを応用して各自が組み立てる」段階なんだなってこと。GitHub CLIでAgent Skills（AIに専門知識のパッケージを渡す仕組み）を配布してCopilotやClaude Codeの間の差を吸収する試みも出てきてるみたいだし、この辺りが整備されてくると、いずれは「トレーディング専用スキル」みたいなものがポンと配布される日も来るかもしれない。焦らず土台から追いかけていきたいなって思った記事だったよ😊
