ローカルLLMでギフト提案AIエージェントを作ってみた - LangGraph × ローカルLLM

ローカルLLMでギフト提案AIエージェントを作ってみた - LangGraph × ローカルLLM｜痛快技術株式会社

ローカルLLMとLangGraphで贈り物の候補を探すCLIを作った記事。自然文の予算を検索条件へ変え、楽天市場APIの結果が不足した場合に再検索する処理を公開している。

Ollamaによる条件抽出と検索計画、最大三回の再検索、候補の順位付けを実装する。APIの入れ子構造を読み違えた失敗や、WSL2接続、保存先パスの修正、過去条件を再利用する処理も説明している。

学習・検索の流れ：予算やカテゴリからAPIの検索条件を作り、不足時は回数を制限して探し直す。／確認 2026-09-15／https://note.com/tsux_com/n/n7a89e2626b76

学習・利用の補助：記念日の通知と検索履歴の再利用を実装し、購入は利用者の操作に委ねる。／確認 2026-09-15／https://note.com/tsux_com/n/n7a89e2626b76

対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）

確認事項（編集部）：外部APIには検索条件が送られる。商品や推薦スコアの妥当性は別途確認が必要で、記事末尾のコードURLには仮の表記もある。

出典：痛快技術株式会社「ローカルLLMでギフト提案AIエージェントを作ってみた - LangGraph × ローカルLLM」／公開・更新情報：2026-05-09／確認日：2026-09-15／https://note.com/tsux_com/n/n7a89e2626b76

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