編集者注：現在普及している大規模言語モデルと検索強化型生成モデルは、言語理解とコンテンツ生成において画期的な進歩を遂げていますが、依然として多くの限界があります。目標に基づいた行動誘導、継続的な学習、環境との相互作用といった能力が欠如しており、現実世界のシナリオにおける複雑かつ絶えず変化するニーズへの対応が困難です。

本日ご紹介する記事では、人工知能の分野がよりスマートで自律的な AI エージェント システムの開発へと進んでおり、それが人工知能の使用方法を根本的に変えることになると主張しています。

筆者は、人工知能の未来は必然的に、より知能が高く自律的なAIエージェントへと進化すると考えています。この新しいタイプのAIシステムは、もはや単純な言語モデルではなく、推論エンジン、知識ベース、ツール統合といった複数の機能を統合します。環境を深く理解し、目標を設定し、自律的に行​​動することで、様々な分野でその力を発揮するでしょう。AIエージェントは人工知能の発展における新たな原動力となり、最終的には人間の働き方や生活様式を変えると確信しています。

この記事では、AI エージェントの概念を包括的に解釈し、AI エージェントを理解し、その開発動向を認識し、将来に備えることを可能にします。

著者 | アニケット・ヒンガネ

編纂者：岳陽

生成型AIは人工知能開発の始まりに過ぎません。今後、より高度なAIエージェントシステムが登場する可能性があります。アンドリュー・ン氏（スタンフォード大学コンピュータサイエンス・電気工学科客員教授、スタンフォード人工知能研究所元所長。ダフネ・コーラー氏と共にオンライン教育プラットフォームCourseraを共同設立）やアンドレイ・カルパシー氏（スロバキア系カナダ人コンピュータ科学者。テスラの人工知能およびオートパイロットビジョン担当ディレクターを務めた経歴を持つ。以前はOpenAIでディープラーニングとコンピュータビジョンを専門としていた）といったAI分野の第一人者による分析や意見に注目すべきです。

01 この記事のテーマ

人工知能の未来はエージェント型になります！この記事では、AIエージェントとは何かを探り、AI業界におけるこの概念の理解と定義を概説します。

本稿の核心は、「AIエージェント」という概念を解説し、探求することです。AIエージェントは、将来の発展を決定づけ、影響を与える上でますます重要になる技術です。読者の皆様には、「AIエージェント」の基本的な特性を理解するだけでなく、様々な業界シナリオにおける適用方法も理解し、包括的な理解を深めていただければ幸いです。以下のセクションでは、これらのトピックについて詳細に解説します。

02 この記事を見逃してはいけない理由

この記事を見逃したくないと思うでしょう。なぜなら、私たちは現在、仕事のパターンと環境が急速に変化する重要な時期にあるからです。

人工知能分野は絶えず進化しており、もはや狭く特殊な応用モデルに限定されることなく、高度に知能化され、比較的自律的なAIエージェントの創出という技術的方向へと進んでいます。これらのエージェントは、人間の思考能力、作業効率、あるいはほとんどの分野における問題解決能力の向上を真に支援し、人間の知能との効果的な補完・強化を実現します。

この記事を読めば、AI 分野全体が、人工知能の扱い方や活用方法に革命を起こす可能性のある高度な AI エージェントの開発に傾倒している理由を理解していただけると確信しています。

人工知能分野で豊富な経験を持つベテランであっても、この分野の新人であっても、AI エージェントの開発軌跡を理解することは、情報を入手し、将来の変化の旅に積極的に参加するために不可欠です。

以下の内容を詳しく知りたい場合は、この記事を必ず読んでください。

• 業界イノベーションへの道を理解する: AI エージェントがさまざまな業界や個人のキャリアにどのような革命を起こすのか。
• エージェントの先駆者になる: AI エージェントを効果的に作成して使用するための秘訣を習得します。
• 包囲を突破し、優位に立つ：常に変化する技術の波に乗り、AIエージェント時代の「トレンドセッター」になりましょう。

03 LLMとRAGだけで十分ではないですか？なぜAIエージェントが必要なのでしょうか？

大規模言語モデル（LLM）と検索強化型生成（RAG）モデルは、言語生成タスクにおける達成可能な限界を大幅に拡大しましたが、AIエージェントは、意思決定、環境との相互作用、分野横断的な知識の適用など、包括的な知能を重視しています。このような知能システムは、より複雑なタスク要件に適応し、人間とコンピュータのインタラクションやコラボレーションにおいて、より高い柔軟性と実用性を発揮します。

AI エージェントが不可欠である理由は、いくつかの主要な要因に起因します。

• 目標指向行動に基づく大規模言語モデル（LLM）と検索拡張生成モデル（RAG）の主なタスクは、学習データのパターンに基づいて人間のようなテキストコンテンツを作成することです。しかし、特定の目標を柔軟かつインテリジェントに設定し、それを追求する上で、依然として一定の欠点があります。一方、AIエージェントは明確な目標を設計することができ、事前に設定された目標を達成するために戦略的に計画し、行動することができます。
• 記憶と状態追跡機能：現在、ほとんどの言語モデルは状態を継続的に記憶または追跡する能力を欠いています。各入力は文脈を考慮せずに個別に処理されます。対照的に、AIエージェントは内部状態維持メカニズムを備えて設計されています。これにより、AIエージェントは継続的に知識を蓄積し、蓄積された状態情報を後続の意思決定や行動に活用することで、よりインテリジェントなAIシステムの動作が可能になります。
• 環境とのインタラクション能力：大規模言語モデル（LLM）はテキスト領域内で動作し、通常は物理世界との直接的なインタラクションを伴いません。一方、AIエージェントは、デジタル世界、ロボットシステム、あるいはセンサーやアクチュエータを通して知覚される現実の物理世界など、環境を認識し、介入することができます。
• 知識の移転と一般化：LLMは学習データに類似した言語タスクにおいては優れた能力を発揮しますが、全く新しい領域やタスクへの知識の移転にはしばしば苦労します。AIエージェントは、統合された学習、推論、ポリシープランニング機能を備えており、知識を新しいシナリオに移転・一般化することが可能になります。
• 継続学習能力：ほとんどの言語モデルは、一度学習すると、その状態は静的かつ固定的になる傾向があります。しかし、AIエージェントは、新しい環境と相互作用し、新しい状況を継続的に処理しながら、知識体系とスキルを学習し、最適化することができます。
• マルチタスク機能：LLMは通常、特定の言語タスク（テキスト生成や機械翻訳など）に特化して設計されており、その機能は比較的特化されています。一方、AIエージェントは、言語処理、論理的推論、知覚と理解、制御操作といった複数のスキルをシームレスに統合し、人間と連携して複雑かつ多様な課題に取り組むことに優れた、汎用性の高いマルチタスクAIシステムとして設計できます。

04 AIエージェントは世界をどのように変えるのでしょうか?

複雑な旅行を計画しているとします。

LLM ：さまざまな観光スポットを紹介したり、旅行のヒントを共有したりできます。

RAG : 旅行先に関する素晴らしいブログや詳細な記事の検索と発見に特化しています。

AI エージェント:この基盤を基にして、さらに次のことが可能になります。

• 旅行予算に応じてフライトと宿泊施設の情報を慎重に選択してください。
• ワンクリックで予約手続き全体を完了
• 個人の旅行計画を個人のカレンダーに自動的に統合します
• 出発前に、安心してご旅行いただけるよう、役立つ注意事項や重要な情報をお伝えします。

05. LLM、RAG、AIエージェントなどの概念を明確に理解する。

1. タスク指向 vs. 一般知識

• LLM は言語理解とコンテンツ生成に優れており、まさに情報の宝庫となっています。
• RAG: 関連する重要な情報を検索および発見することで LLM の機能を強化しますが、その焦点は知識の統合とテキスト コンテンツの作成に引き続き置かれます。
• AI エージェント: 特定のタスクを実行するために作成されており、言語の理解と現実世界またはデジタル システムでのアクションの実行との間のギャップを埋めることができます。

2. 多段階の論理的推論の連動

• LLM と RAG: 通常、単一の入力の即時解析とフィードバックに重点を置きます。
• AI エージェント: ステップごとに進行し、複雑なタスク チェーンを実行できます。
  • まず、情報を取得します (RAG 戦略と同様)。
  • 次に、情報が処理され、その情報に基づいて意思決定が行われます。
  • 最後に、次のようなアクションを実行します。
    • メールを送信
    • 自動予約サービス
    • スマートホームデバイスの制御

3. 率先して行動する

• LLM および RAG: 通常、プロンプトに直接応答するだけです。
• AIエージェント：プロアクティブに行動・運用できます。以下のことが可能です。
  • データ ストリームを監視し、重要な変更があった場合に警告します。
  • ユーザーの好みに基づいて積極的に行動する
  • ユーザーをより深く理解するにつれて、ユーザーのニーズをよりよく満たすために行動を徐々に調整できるようになります。

4. 既存のシステムとの統合能力

• LLM および RAG: スタンドアロン環境で実行される傾向があります。
• AI エージェント: さまざまなシステムや API とインターフェースするように設計されています。
  • ユーザーの電子メールやカレンダー情報にシームレスにアクセスして受信できます。
  • データベースと対話できる
  • ユーザーに付与された権限を使用してソフトウェアおよびハードウェア デバイスのスケジュールと管理を行う

06 AI エージェント アーキテクチャの中核要素は何ですか?

AIエージェントは、自律的に環境を理解し、意思決定を行い、タスクを実行できるAIシステムを構築するために必要な、中核となる構造要素と主要コンポーネントを備えています。これらは通常、以下の基本的な側面を包含します。

• インテリジェント推論エンジン: 強力な大規模言語モデル (LLM) を活用して自然言語を深く理解し、知識を獲得し、複雑な問題について推論する AI エージェントの中核です。
• ナレッジベース：AI エージェントの「頭脳」として機能し、タスクに関連する事実情報、過去の経験、タスク実行に関連するパーソナライズされた設定を保存します。
• ツール統合: AI エージェントがアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を介してさまざまなソフトウェア アプリケーションやサービスと対話できるようにすることで、環境を操作および制御する能力の幅と深さが拡大します。
• センサ入力モジュールは、 AIエージェントに周囲の世界を知覚するための「目」と「耳」を備えさせ、テキスト、画像、各種センサーからリアルタイムのデータを取得します。
• ヒューマンコンピュータインターフェース（主要コンポーネントとみなすべき） ：ユーザーとAIエージェントの間に構築されるコミュニケーションブリッジであり、人間ユーザーとのシームレスなコミュニケーションと効率的なコラボレーションを促進します。 （現在、広く受け入れられている標準化されたユーザーエクスペリエンスフレームワークはありませんが、技術の急速な進歩により、近い将来、より成熟した、または広く普及したインタラクション標準が生まれることが期待されます。）

上記のコア構成要素は、自律的に問題解決能力を持つ知能AIシステムを構成する。AIエージェントは問題を分析し、段階的な解決策と行動計画を策定し、その解決策を実行するための完全な能力と決意を備えている。これにより、AIは人工知能分野における変革をもたらす新たな力となり、AIをより高度な段階へと押し上げる可能性を秘めている。

読んでくれてありがとう！

アニケト・ヒンガネ

AIを実際の用途に適用することに情熱を注いでおり、複雑な概念や設計を簡潔な記事で簡素化し、複雑な部分を一度に1つずつわかりやすくしています。

終わり

この記事は、原著者の許可を得てBaihai IDPによって翻訳されました。翻訳の転載をご希望の場合は、お問い合わせください。

オリジナルリンク:

https://medium.com/@learn-simplified/why-entire-ai-field-is-headed-towards-ai-agents-a268ac9661ed