次のレベルの人工知能: 自律型 AI エージェントがデジタル世界を征服している – AI エージェントと AI モデル

🌟 近年の人工知能 (AI) の急速な発展により、画像認識、言語処理、コンテンツ生成などの分野で目覚ましい進歩が見られました。しかし、AI の将来は、特定のタスク用にトレーニングされた孤立したモデルをはるかに超えています。私たちは、インテリジェント システムが独立して考え、行動し、環境と対話できる新しい時代、つまり AI エージェントの時代の始まりにいます。

🧑‍🍳🏗️ 認知アーキテクチャの比喩としてのシェフ

忙しいレストランのキッチンで経験豊富なシェフを想像してみてください。彼の目標は、ゲストのために素晴らしい料理を作ることです。このプロセスには、計画、実行、適応という複雑な順序が含まれます。彼は、ゲストの注文、パントリーや冷蔵庫にある入手可能な食材などの情報を記録します。次に、利用可能なリソースと自分の知識を使ってどの料理を準備できるかを検討します。ついに彼は野菜を切り、味付けをし、肉を揚げる作業を開始します。彼はプロセス全体を通じて調整を行い、材料が少なくなったときやゲストからフィードバックを受けたときに計画を微調整します。彼の以前の行動の結果は、彼の将来の決定に影響を与えます。この情報の摂取、計画、実行、適応のサイクルは、シェフが目標を達成するために適用する独自の認知アーキテクチャを表します。

🛠️🤔 AI エージェントはどのように考え、行動するか

このシェフと同じように、AI エージェントはコグニティブ アーキテクチャを使用して目標を達成できます。彼らは情報を繰り返し処理し、情報に基づいた意思決定を行い、以前の結果に基づいて次のステップを最適化します。これらの認知アーキテクチャの中心には、記憶、状態、推論、計画の管理を担当する層があります。高度なプロンプト技術と関連フレームワークを使用して推論と計画をガイドし、エージェントがより効果的に環境と対話し、複雑なタスクを完了できるようにします。

に適し：

• Google ホワイト ペーパー (PDF) 英語: 「エージェント」 – AI エージェントの構造と機能

📊⚙️ 従来の AI モデルと AI エージェントの違い

単純な AI モデルとこれらの高度なエージェントを区別することは重要です。従来のモデルは、トレーニング データに含まれる知識に限定されています。ユーザーの即時のクエリに基づいて、個別の結論や予測を行います。明示的に実装しない限り、セッション履歴やチャット履歴などの継続的なコンテキストは維持されません。また、外部システムとネイティブに対話したり、複雑な論理プロセスを実行したりする機能も欠如しています。ユーザーは、賢いプロンプトや推論フレームワーク (Chain-of-Thought や ReAct など) の使用を通じて、より複雑な予測を行うようにモデルを誘導できますが、実際の認知アーキテクチャはモデルに本質的に固定されているわけではありません。

対照的に、AI エージェントは、いわゆる「ツール」を介して外部システムに接続することで、より幅広い知識を獲得します。セッション履歴を管理し、オーケストレーション層でのユーザーのリクエストと決定に基づいたマルチレベルの推論と予測を可能にします。 「移動」または対話は、対話システムとエージェント間の交換として定義されます。ツールの統合はエージェント アーキテクチャの不可欠な部分であり、推論フレームワークまたは事前構築されたエージェント フレームワークを使用するネイティブのコグニティブ アーキテクチャを活用します。

🛠️🌐 ツール: 現実世界への架け橋

これらのツールは、エージェントが外部の世界とどのように対話するかの鍵となります。従来の言語モデルは情報処理には優れていますが、現実世界を直接認識したり影響を与えたりする能力がありません。これにより、外部システムまたはデータとの対話が必要な状況での有用性が制限されます。言語モデルの良さは、トレーニング データから学習した内容によって決まると言えます。モデルにどれほど多くのデータが入力されても、モデルには外部の世界と対話するための基本的な機能が欠けています。ツールはこのギャップを埋め、外部システムとのリアルタイムの状況に応じた対話を可能にします。

🛠️📡 拡張機能: API への標準化されたブリッジ

AI エージェントが利用できるツールにはさまざまな種類があります。拡張機能は API とエージェント間の標準化されたブリッジを提供し、基礎となる実装に関係なく API をシームレスに実行できるようにします。ユーザーの航空券予約を支援するエージェントを開発することを想像してみてください。 Google Flights API を使用したいと考えていますが、エージェントがこの API エンドポイントにどのようにリクエストを行うべきかわかりません。 1 つのアプローチは、ユーザー リクエストを解析して API を呼び出すカスタム コードを実装することです。ただし、これはエラーが発生しやすく、拡張するのが困難です。より堅牢な解決策は、拡張機能を使用することです。拡張機能はサンプルを使用して、API エンドポイントの使用方法と、呼び出しを成功させるために必要な引数またはパラメーターをエージェントに教えます。エージェントは実行時に、どの拡張機能がユーザーのクエリを解決するのに最適かを判断できます。

💻📑 特徴: 構造化されたタスクと再利用性

関数は、ソフトウェア開発における関数と概念が似ています。これらは、特定のタスクを実行する自己完結型のコード モジュールであり、必要に応じて再利用できます。エージェントのコンテキストでは、モデルは既知の関数のセットから選択し、いつどの関数をどの引数で呼び出すかを決定できます。ただし、拡張機能とは異なり、モデルは関数を使用するときに直接 API 呼び出しを行いません。実行はクライアント側で行われるため、開発者はアプリケーション内のデータ フローをより詳細に制御できます。これは、API 呼び出しがダイレクト エージェント アーキテクチャ フローの外部で発生する必要がある場合、セキュリティまたは認証の制限により直接呼び出しができない場合、または時間または操作上の制約によりリアルタイムの実行が不可能な場合に特に役立ちます。関数は、モデルの出力を構造化形式 (JSON など) にフォーマットするのにも最適です。これにより、他のシステムによるさらなる処理が容易になります。

🧠📚 静的知識の問題とデータストアによる解決策

データ ストアは、言語モデルの静的知識の制限に対処します。言語モデルを、トレーニング データを含む膨大な書籍のライブラリと考えてください。新しいボリュームを常に追加する実際のライブラリとは対照的に、この知識は静的なままです。

データ ストアにより、エージェントはより動的でタイムリーな情報にアクセスできるようになります。開発者は追加データをネイティブ形式で提供できるため、時間のかかるデータ変換、モデルの再トレーニング、微調整が不要になります。データ ストアは、受信したドキュメントを、エージェントが必要な情報を抽出するために使用できるベクトル埋め込みに変換します。

データ ストアの典型的な使用例は、検索拡張生成 (RAG) です。RAG では、エージェントは、Web サイトのコンテンツ、構造化データ (PDF、Word ドキュメント、CSV ファイル、スプレッドシート)、非構造化データ (HTML、 PDF、TXT）。このプロセスには、ユーザー リクエストに対する埋め込みの生成、これらの埋め込みとベクター データベースのコンテンツの比較、関連するコンテンツの取得、およびそれをエージェントに渡して応答またはアクションを作成することが含まれます。

🎯🛠️ エージェントのためのツールの使用法と学習アプローチ

エージェントの応答の質は、適切なツールの選択や効果的な使用など、さまざまなタスクを理解して実行するエージェントの能力に直接依存します。適切なツールを選択するモデルの能力を向上させるために、さまざまな対象を絞った学習アプローチが存在します。

1. 状況に応じた学習

推論時にプロンプ​​ト、ツール、およびいくつかの例を備えた一般化されたモデルを提供し、特定のタスクでこれらのツールをいつどのように使用するかをリアルタイムで学習できるようにします。 ReAct フレームワークは、このアプローチの一例です。

2. 検索ベースのコンテキスト内学習

さらに一歩進んで、外部ストレージから取得した最も関連性の高い情報、ツール、関連サンプルをモデル プロンプトに動的に入力します。

3. 微調整ベースの学習

推論の前に、特定の例のより大きなデータセットを使用してモデルをトレーニングすることが含まれます。これは、モデルがユーザーのリクエストを受け取る前に、特定のツールをいつどのように適用するかを理解するのに役立ちます。

これらの学習アプローチを組み合わせることで、堅牢で適応性のあるソリューションが可能になります。

🤖🔧 AI エージェント開発とオープンソース ソリューション

AI エージェントの実際の実装は、LangChain や LangGraph などのライブラリを使用して大幅に簡素化できます。これらのオープン ソース ライブラリを使用すると、開発者はロジック、推論、ツール呼び出しのシーケンスを「連鎖」させることで複雑なエージェントを作成できます。

たとえば、SerpAPI (Google 検索用) と Google Places API を使用すると、エージェントは、最初に特定のイベントに関する情報を検索し、次に関連する場所の住所を検索することで、ユーザーの複数ステップのクエリに応答できます。

🌐⚙️ AI エージェントの制作とプラットフォーム

運用アプリケーション開発の場合、Google の Vertex AI などのプラットフォームは、エージェント作成に必要なすべての要素を提供するフルマネージド環境を提供します。開発者は、自然言語インターフェイスを使用して、目標、タスクの指示、ツール、例などのエージェントの重要な要素を迅速に定義できます。

このプラットフォームは、開発されたエージェントのテスト、評価、パフォーマンスの測定、デバッグ、および全体的な品質の向上のための開発ツールも提供します。これにより、開発者は、インフラストラクチャ、展開、メンテナンスの複雑さをプラットフォームが処理しながら、エージェントの構築と改良に集中できます。

🌌🚀 AI エージェントの将来: エージェントの連鎖と反復学習

AI エージェントの将来には計り知れない可能性が秘められています。ツールが進化し、推論スキルが向上するにつれて、エージェントはますます複雑な問題を解決できるようになります。専門のエージェント (特定の分野またはタスクの各専門家) を組み合わせる戦略的アプローチである**「エージェント チェーン」** は、今後も重要性が増し、さまざまな業界や問題領域で優れた結果を可能にします。

複雑なエージェント アーキテクチャの開発には反復的なアプローチが必要であることを強調することが重要です。特定のビジネス要件や組織のニーズに対するソリューションを見つけるには、実験と改良が鍵となります。

基礎となるモデルの生成的な性質により、同一のエージェントは 2 つありませんが、これらの基本コンポーネントの強みを活用することで、言語モデルの機能を拡張し、真の価値を追加する強力なアプリケーションを作成できます。パッシブなモデルからアクティブなインテリジェントなエージェントへの AI の旅はまだ始まったばかりで、その可能性は無限であるように思えます。

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⚙️ 近年、人工知能 (AI) の発展は目覚ましいものがあります。特に、「エージェント」の概念により、新たなレベルの対話と問題解決が可能になりました。エージェントは単なるモデルではありません。これらは、世界と対話し、情報を処理し、意思決定を行うことによって目標を追求する自律システムです。以下では、エージェントの概念を分析し、パフォーマンスを向上させるための革新的なアプローチを補足します。

🚀 エージェントとは何ですか?

エージェントは、環境の観察と対話を通じて目標を達成しようとするソフトウェア アプリケーションとして定義できます。単にリクエストに応答する従来のモデルとは異なり、エージェントは積極的に行動し、目標を達成する方法を独立して決定できます。

✨ エージェントのコアコンポーネント

• モデル: エージェントの中心的な要素は、意思決定者として機能する言語モデルです。このモデルは、本質的に一般的なものにすることも、特定の使用例に合わせて特別に調整することもできます。
• ツール: ツールは、外部データ ソースまたは関数へのアクセスを提供することでモデルの機能を拡張します。例としては、API 統合やデータベースがあります。
• オーケストレーション層: この層は、エージェントが情報を収集し、情報を処理し、アクションを実行する方法を制御します。これはエージェントの「脳」を形成し、論理、記憶、意思決定を統合します。

🧠 エージェントとモデル

エージェントと単純なモデルの根本的な違いは、情報の処理方法にあります。

• モデル: 推論ベースの回答に限定され、トレーニング データのみを使用します。
• エージェント: ツールを活用してリアルタイム情報を取得し、マルチターン インタラクションなどの高度なタスクを実行します。

🔧 ツールによる拡張機能

🌐 拡張機能

拡張機能は、API とエージェント間のインターフェイスです。これにより、エージェントは複雑なカスタム コードを必要とせずに API 呼び出しを行うことができます。

⚙️ 特徴

拡張機能とは異なり、関数はクライアント側で実行されます。これらにより、開発者はデータ フローを制御できるようになり、特定のロジックの実装が可能になります。

📊 データベース

ベクトル データベースを統合することにより、エージェントは構造化データと非構造化データに動的にアクセスして、より正確で状況に応じた回答を提供できます。

📈 的を絞った学習によるパフォーマンスの向上

エージェントの効率を高めるには、さまざまな学習方法があります。

1. インコンテキスト学習: モデルが推論時間中にツールや例を学習し、直接適用できるようにします。
2. 取得ベースのインコンテキスト学習: 動的なデータ取得とモデルを組み合わせて、コンテキスト情報にアクセスします。
3. 微調整: 対象を絞ったデータの追加により、モデルは特定のタスクに合わせて最適化されます。

🔮エージェントの将来性

エージェントの開発は、以前のアプリケーションをはるかに超えています。将来的には、エージェントは次の分野でゲームチェンジャーになる可能性があります。

• ヘルスケア: エージェントは個別の診断と治療計画を提供できます。
• 教育: 動的な学習プラットフォームは、各生徒のニーズに対応するエージェントを通じて実現できます。
• 経済: エージェントの使用により、自動化されたプロセスと意思決定が企業に革命をもたらす可能性があります。

🏁 エージェントは AI の革命的な進歩を表します

エージェントは、モデルとツール、ロジック、意思決定機能を組み合わせることで、AI の革命的な進歩を表します。それらが提供する可能性はほぼ無限であり、データと自動化への依存がますます高まる世界ではその重要性は今後も高まり続けるでしょう。

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