React Router v7 × Vercel AI SDK で作る 自律的マルチステップAIエージェント

自律的マルチステップ AIエージェント React Router v7 × Vercel AI SDK で作る scalpingAgent 2025/06/23 Remix Tokyo LT

自己紹介 coji @techtalkjp プログラマー React Router v7 / Remix が好き

• https://x.com/techtalkjp

今日話すこと でマルチステップ エージェントを作り、雰囲気で株取引をしました。 React Router v7 + Vercel AI SDK AI 自律的なマルチステップAIエージェント 🤖 AIが自分で考えて推奨する株銘柄を選定するエージェント 📊 5段階の研究プロセスを自律実行 🔄 maxSteps: 20 で複数ツールを連続実行 💰 実際にスキャルピングトレードで使用 ※ スキャルピング = 数分〜30分以内の超短期トレード scalpingAgent - scalping-image

デモ React Router v7 × Vercel AI SDK で作る自律的マル… 見る https://www.youtube.com/watch?v=SBVqcY67sus 共有

• https://www.youtube.com/watch?v=SBVqcY67sus&embeds_referring_euri=http://localhost:12445/
• https://www.youtube.com/watch?v=SBVqcY67sus

核心機能
: maxSteps
従来の つのツールを実行して終了
AI: 1

(maxSteps: 1)

が自律的に5段階を連続実行 (maxSteps: 20)

scalpingAgent: AI

await streamText({
model: google('gemini-2.5-flash'),
tools: { /* 5
*/ },
maxSteps: 20, // ←
system: systemPrompt
})

種類のカスタムツール
ここがポイント！

🧠 AIが仮説→検証→結論のサイクルを自律実行

システムプロンプト（抜粋） 東証スキャルピング研究エージェント - 段階的分析システム あなたは科学的手法を用いて段階的にスキャルピング機会を研究する専門エージェントです。 DeepResearchのように、仮説→検証→結論のサイクルを通じて最適解を発見します。 ## 🔬 研究プロセス（5段階） ### 段階1: 市場環境分析 **目的**: 今日の市場の特徴を把握し、有効な戦略仮説を構築 **ツール**: 'get_market_overview' **仮説例**: "高ボラティリティ環境 → Livermore戦略が有効" ### 段階2: 候補銘柄の発見 **目的**: 仮説に基づき有望な銘柄を収集。最低20銘柄を抽出。 **ツール**: 'get_stock_rankings' ### 段階3-5: 詳細分析→戦略評価→最終レポート 各段階で必須： - **仮説**: その段階で検証したい仮説を明確に述べる - **思考過程**: なぜその判断・選択をしたかの理由を説明 - **検証結果**: データから分かったことと予想との比較 #

実際のトレード実績 運用資金 万円 で検証。 : 100 月 4月 5月 6月 総計 3 取引回数 損益 備考 トランプさんがなんか言うたびに損した 13 ¥-122,340 17 ¥23,380 24 ¥126,890 20 ¥92,186 74 ¥120,116 件がストップ高で+10万円 信用取引（ショート）開始 1 初月は損失も、システム改善で安定利益に 4ヶ月で約12%の利益

まとめ で簡単にマルチステップAIエージェントが作れる maxSteps: 20 → AIが自律的に複数ツールを連続実行 useChat → ストリーミングでリアルタイム表示 応用範囲: 投資分析・データ分析・市場調査など Vercel AI SDK + React Router v7 🤖 AIエージェントが人間のアナリストのように自律実行

ありがとうございました 詳細は Zenn 記事をご覧ください で作る自律的マルチステップAIエージェント React Router v7 × Vercel AI SDK @techtalkjp

• https://zenn.dev/coji/articles/scalping-agent-zenn-article