現実版『ウエストワールド』は最近最もホットな話題のひとつだ。25人のAIエージェントがシミュレートされた世界の中に存在するデジタルの世界を思い浮かべてほしい。彼らは、仕事をし、ゴシップを交わし、社交し、友情を育み、そして恋に落ちる。それぞれのAIエージェントは、独自の個性とバックストーリーを持っており、人間と同じくらいユニークだ。同紙によれば、その場所はスモールビルと呼ばれている。 生成エージェント：人間の行動の対話型シミュラクラr.
スタンフォード大学とグーグルの研究者が共同で、AIボットに人間の行動をシミュレートさせる斬新なアーキテクチャを発表した。スモールビルは、カフェ、バー、公園、学校、寮、住宅、店舗などがある典型的な小さな町を模倣している。AIエージェントはスペースに住み、その行動は事前にプログラミングされることなく、人間のユーザーによってテキストプロンプトが与えられるだけで、自ら考え出した。
その時、AIのエージェントが再び私たちの話の中心になった。
現在、AIエージェントは、多くの製品やビジネスへの幅広い応用が期待されるホットな話題である。エージェントは将来、大規模な言語モデルの入り口になると多くの人が考えている。企業内では、エージェントは複雑なタスクシナリオで使用され、労働生産性を最大化するのに役立ちます。
AIエージェントの定義
OpenAIの元応用AI研究責任者で現安全システム責任者のリリアン・ウェン氏によると、AIエージェントを定義する3つの重要な特徴があるという：
メモリー:AIエージェントは、チャットベースのプロンプトやフォローアップの質問を処理するために短期記憶を使用する能力と、長期的なデータの保持と想起能力を兼ね備えている。これはしばしば検索拡張世代（RAG）を含み、より幅広い情報へのアクセスと活用を可能にします。
プランニング:AIエージェントは、与えられたプロンプトから、個別のマイルストーン目標を持つステップバイステップの計画を生成することができる。また、報酬システムを通じて失敗から学び、将来のアウトプットを継続的に改善する。
ツール使用:エージェントはAPIに問い合わせを行い、エンドユーザーのリクエストに基づいて追加情報を要求したり、アクションを実行したりすることができる。
AIエージェント＝LLM＋記憶＋計画能力＋道具使用
機能を理解する
AIエージェントは、ユーザーに代わってタスクを実行する、セルフサービスの自律ツールです。タスクを実行し、環境に基づいて状況に対応し、プロセスを自動化し、意思決定を行い、周囲とインテリジェントに相互作用することができます。自動運転車のようなものだと考えてください。情報を取り込み、処理し、それに従って行動します。
記憶力重要な違い
この3つの特徴はAIエージェントの重要な研究の方向性であるが、記憶についてさらに掘り下げてみよう。言語モデル自体は、人間のような記憶を持っていない。記憶構造がまったく違うのだ。人間にはワーキングメモリー、短期記憶、長期記憶がある。言語モデルにはワーキングメモリーに相当する大まかなものしかない。短期記憶と長期記憶は、現在の言語モデルでは基本的に実装不可能だ。というのも、言語モデルは圧縮を目的として設計されているため、圧縮以上の漸進的なタスクを実行することが難しいからだ。
人間の脳は複雑なメカニズムで記憶を形成する。長期記憶の形成には数週間から数ヶ月かかるが、短期記憶の形成にはそれほど時間がかからない。どちらも脳内に分散して存在し、ニューロンは記憶装置としても計算装置としても機能する。
現在のエージェントにメモリを実装するとなると、人々はしばしばRAG（Retrieval Augmented Generation）を検討する。しかし、RAGは人間の記憶とは大きく異なる。人間の記憶には基本的な信頼性が保証されている。一度強制的に記憶されたものは、忘れることは非常に難しい。
AIエージェントとAIチャットボットの比較
多くの人はAIエージェントをチャットボットだと思っている。チャットボットを自動販売機のように想像してみてほしい。では、AIエージェントをパーソナルシェフと想像してください。このシェフは、レシピの印象的なレパートリー（膨大な知識ベース）を誇り、複雑な料理のリクエストを理解し（自然言語処理）、あなたの好みに合わせた新しい食事を学習することさえできる（過去のデータから学習する能力）。この例えは、チャットボットとAIエージェントの根本的な違いを浮き彫りにしている。
どちらも対話のために設計されているが、AIエージェントはチャットボットを遥かに凌駕する能力を持っている。チャットボットはルールベースの対話で動作し、事前に定義された質問に答えることに限定される。その応答はしばしばスクリプト化されており、推論したり、より広範な知識につなげたりする能力を欠いている。対照的に、AIエージェントは推論が可能で、関連する知識やコンテンツに根拠を置き、よりニュアンスがあり文脈に適した回答を提供します。
チャットボットのトレーニングは時間のかかるプロセスであり、自然言語の要求を理解するために何百もの発話について大規模なトレーニングを必要とします。一方、AIエージェントは、格段に早く、簡単に実装できます。ルールベースのダイアログや複雑な設定に依存しないため、より適応性と柔軟性に優れています。
チャットボットはスクリプト化された会話ワークフローに従いますが、AIエージェントは生成的なAIと自然言語処理（NLP）を利用して、顧客からの問い合わせを理解し、応答し、アクションを起こします。要するに、チャットボットは事前に定義された情報を再生しますが、AIエージェントは推論し、より洞察に満ちた回答を提供することができます。
ジェネレーティブAIは、従来のチャットボットのスクリプト化されたワークフロー体験を凌駕する機能を解き放ちます。企業がジェネレーティブAIを採用することで、顧客は対話の質が大幅に向上することを体験します。
AIエージェントのオンボーディングは、無限の可能性を秘めた新入社員を迎えるようなものです。従来のチャットボットとは異なり、AIエージェントは既存のナレッジベースに即座に接続でき、数秒で情報を吸収します。オンボードになると、AIエージェントは、人間のエージェントのように動作し、最適なソリューションを推論することで、顧客に力を与えます。AIエージェントは関連情報を特定し、問題を解決するための明確なステップを示し、パーソナライズされたソリューションを提供します。
AIエージェントとチャットボットはその目的も異なる。チャットボットが人間と対話するように設計されているのに対し、AIエージェントは自律的なタスクを完了するように設計されている。最も大きな違いは、独立した行動を取る能力にあります。AIチャットボットは人間との対話に主眼を置いているため、通常、自律的に行動するようにはプログラムされていません。その目的は、人間のユーザーを直接支援することです。
これは未来的なコンセプトではない。AIをリードする企業は、今日すでにこのテクノロジーを活用している。
AIエージェントの未来
AI時代は始まったばかりであり、その進化は息をのむほどである。コンピューターの黎明期からインターネットまで、最初の大規模な言語モデルから高度なエージェント技術の出現まで、テクノロジーは驚くべきスピードで私たちの世界を拡大し続けている。
この進化は、ビジネスの風景を再構築する準備が整っている。AIアシスタントとの対話は、大企業ではすでに当たり前になっている。テクノロジーが進歩し、エージェントが独立して複雑なタスクをこなせるようになれば、その範囲は業界全体に広がるだろう。
AIエージェントを取り巻く話題は当然のものだ。AIエージェントが進化し続けるにつれて、ますます複雑なタスクを共同でこなすことができるようになり、ユーザによる大規模なプロンプトエンジニアリングの必要性が減るだろう。開発者にとって、AIエージェントの利点は明らかです。
LLMがツール、メモリ、プランニング能力を備えたとき、彼らはレゴブロックのようになり、より洗練されたシステムに組み立てることができるようになる。AIエージェントは、LEGOのようにモジュール化され、適応性、相互運用性、拡張性に優れている。開発者はそれを使ってマルチエージェントシステムを構築することができ、ソフトウェア開発に革命を起こすことが期待されている。
Cloudswayでは、AIエージェント、エージェント型AI、そしてソフトウェア開発者のためのマルチエージェントシステムの可能性に興奮しています。ぜひ、Cloudswayで構築したり、エージェントをホストしてください。一緒にこの旅に乗り出しましょう。
ブログ5：現実世界の西武、AIエージェントが主役になるとき
現実版『ウエストワールド』は最近最もホットな話題のひとつだ。25人のAIエージェントがシミュレートされた世界の中に存在するデジタルの世界を思い浮かべてほしい。彼らは、仕事をし、ゴシップを交わし、社交し、友情を育み、そして恋に落ちる。それぞれのAIエージェントは、独自の個性とバックストーリーを持っており、人間と同じくらいユニークだ。同紙によれば、その場所はスモールビルと呼ばれている。 生成エージェント：人間の行動の対話型シミュラクラr.
スタンフォード大学とグーグルの研究者が共同で、AIボットに人間の行動をシミュレートさせる斬新なアーキテクチャを発表した。スモールビルは、カフェ、バー、公園、学校、寮、住宅、店舗などがある典型的な小さな町を模倣している。AIエージェントはスペースに住み、その行動は事前にプログラミングされることなく、人間のユーザーによってテキストプロンプトが与えられるだけで、自ら考え出した。
その時、AIのエージェントが再び私たちの話の中心になった。
現在、AIエージェントは、多くの製品やビジネスへの幅広い応用が期待されるホットな話題である。エージェントは将来、大規模な言語モデルの入り口になると多くの人が考えている。企業内では、エージェントは複雑なタスクシナリオで使用され、労働生産性を最大化するのに役立ちます。
AIエージェントの定義
OpenAIの元応用AI研究責任者で現安全システム責任者のリリアン・ウェン氏によると、AIエージェントを定義する3つの重要な特徴があるという：
メモリー:AIエージェントは、チャットベースのプロンプトやフォローアップの質問を処理するために短期記憶を使用する能力と、長期的なデータの保持と想起能力を兼ね備えている。これはしばしば検索拡張世代（RAG）を含み、より幅広い情報へのアクセスと活用を可能にします。
プランニング:AIエージェントは、与えられたプロンプトから、個別のマイルストーン目標を持つステップバイステップの計画を生成することができる。また、報酬システムを通じて失敗から学び、将来のアウトプットを継続的に改善する。
ツール使用:エージェントはAPIに問い合わせを行い、エンドユーザーのリクエストに基づいて追加情報を要求したり、アクションを実行したりすることができる。
AIエージェント＝LLM＋記憶＋計画能力＋道具使用
機能を理解する
AIエージェントは、ユーザーに代わってタスクを実行する、セルフサービスの自律ツールです。タスクを実行し、環境に基づいて状況に対応し、プロセスを自動化し、意思決定を行い、周囲とインテリジェントに相互作用することができます。自動運転車のようなものだと考えてください。情報を取り込み、処理し、それに従って行動します。
記憶力重要な違い
この3つの特徴はAIエージェントの重要な研究の方向性であるが、記憶についてさらに掘り下げてみよう。言語モデル自体は、人間のような記憶を持っていない。記憶構造がまったく違うのだ。人間にはワーキングメモリー、短期記憶、長期記憶がある。言語モデルにはワーキングメモリーに相当する大まかなものしかない。短期記憶と長期記憶は、現在の言語モデルでは基本的に実装不可能だ。というのも、言語モデルは圧縮を目的として設計されているため、圧縮以上の漸進的なタスクを実行することが難しいからだ。
人間の脳は複雑なメカニズムで記憶を形成する。長期記憶の形成には数週間から数ヶ月かかるが、短期記憶の形成にはそれほど時間がかからない。どちらも脳内に分散して存在し、ニューロンは記憶装置としても計算装置としても機能する。
現在のエージェントにメモリを実装するとなると、人々はしばしばRAG（Retrieval Augmented Generation）を検討する。しかし、RAGは人間の記憶とは大きく異なる。人間の記憶には基本的な信頼性が保証されている。一度強制的に記憶されたものは、忘れることは非常に難しい。
AIエージェントとAIチャットボットの比較
多くの人はAIエージェントをチャットボットだと思っている。チャットボットを自動販売機のように想像してみてほしい。では、AIエージェントをパーソナルシェフと想像してください。このシェフは、レシピの印象的なレパートリー（膨大な知識ベース）を誇り、複雑な料理のリクエストを理解し（自然言語処理）、あなたの好みに合わせた新しい食事を学習することさえできる（過去のデータから学習する能力）。この例えは、チャットボットとAIエージェントの根本的な違いを浮き彫りにしている。
どちらも対話のために設計されているが、AIエージェントはチャットボットを遥かに凌駕する能力を持っている。チャットボットはルールベースの対話で動作し、事前に定義された質問に答えることに限定される。その応答はしばしばスクリプト化されており、推論したり、より広範な知識につなげたりする能力を欠いている。対照的に、AIエージェントは推論が可能で、関連する知識やコンテンツに根拠を置き、よりニュアンスがあり文脈に適した回答を提供します。
チャットボットのトレーニングは時間のかかるプロセスであり、自然言語の要求を理解するために何百もの発話について大規模なトレーニングを必要とします。一方、AIエージェントは、格段に早く、簡単に実装できます。ルールベースのダイアログや複雑な設定に依存しないため、より適応性と柔軟性に優れています。
チャットボットはスクリプト化された会話ワークフローに従いますが、AIエージェントは生成的なAIと自然言語処理（NLP）を利用して、顧客からの問い合わせを理解し、応答し、アクションを起こします。要するに、チャットボットは事前に定義された情報を再生しますが、AIエージェントは推論し、より洞察に満ちた回答を提供することができます。
ジェネレーティブAIは、従来のチャットボットのスクリプト化されたワークフロー体験を凌駕する機能を解き放ちます。企業がジェネレーティブAIを採用することで、顧客は対話の質が大幅に向上することを体験します。
AIエージェントのオンボーディングは、無限の可能性を秘めた新入社員を迎えるようなものです。従来のチャットボットとは異なり、AIエージェントは既存のナレッジベースに即座に接続でき、数秒で情報を吸収します。オンボードになると、AIエージェントは、人間のエージェントのように動作し、最適なソリューションを推論することで、顧客に力を与えます。AIエージェントは関連情報を特定し、問題を解決するための明確なステップを示し、パーソナライズされたソリューションを提供します。
AIエージェントとチャットボットはその目的も異なる。チャットボットが人間と対話するように設計されているのに対し、AIエージェントは自律的なタスクを完了するように設計されている。最も大きな違いは、独立した行動を取る能力にあります。AIチャットボットは人間との対話に主眼を置いているため、通常、自律的に行動するようにはプログラムされていません。その目的は、人間のユーザーを直接支援することです。
これは未来的なコンセプトではない。AIをリードする企業は、今日すでにこのテクノロジーを活用している。
AIエージェントの未来
AI時代は始まったばかりであり、その進化は息をのむほどである。コンピューターの黎明期からインターネットまで、最初の大規模な言語モデルから高度なエージェント技術の出現まで、テクノロジーは驚くべきスピードで私たちの世界を拡大し続けている。
この進化は、ビジネスの風景を再構築する準備が整っている。AIアシスタントとの対話は、大企業ではすでに当たり前になっている。テクノロジーが進歩し、エージェントが独立して複雑なタスクをこなせるようになれば、その範囲は業界全体に広がるだろう。
AIエージェントを取り巻く話題は当然のものだ。AIエージェントが進化し続けるにつれて、ますます複雑なタスクを共同でこなすことができるようになり、ユーザによる大規模なプロンプトエンジニアリングの必要性が減るだろう。開発者にとって、AIエージェントの利点は明らかです。
LLMがツール、メモリ、プランニング能力を備えたとき、彼らはレゴブロックのようになり、より洗練されたシステムに組み立てることができるようになる。AIエージェントは、LEGOのようにモジュール化され、適応性、相互運用性、拡張性に優れている。開発者はそれを使ってマルチエージェントシステムを構築することができ、ソフトウェア開発に革命を起こすことが期待されている。
Cloudswayでは、AIエージェント、エージェント型AI、そしてソフトウェア開発者のためのマルチエージェントシステムの可能性に興奮しています。ぜひ、Cloudswayで構築したり、エージェントをホストしてください。一緒にこの旅に乗り出しましょう。