ジェネレーティブAIにおけるエージェントの理解

AIエージェントは、自律的に世界を観察し、推論し、行動するように設計されたアプリケーションである。

彼らは、スタンドアロンの言語モデルとは異なり、外部ツールの使用や計画を組み合わせて複雑なタスクを実行することができる。スタンドアロンの言語モデルは、トレーニングデータに基づいてコンテンツを生成することしかできない。

▶️ AIエージェントの主要コンポーネント

◾ モデル：コアの意思決定コンポーネントであり、GPTやGeminiのような言語モデル（LM）が多い。これは入力を受け取り、出力を生成する。 ◾ ツール：外部システムやデータとのやり取りを行うためのインターフェースであり、APIやデータベースなどが含まれる。これにより、エージェントは実世界の情報にアクセスし、行動を実行することができる。 ◾ オーケストレーションレイヤー：エージェントの意思決定サイクルを管理し、論理的な推論、メモリ管理、継続的な目標指向の行動を保証する。

▶️ 主要な違い：エージェントとモデル

◾ モデルはトレーニングデータに基づいて予測を生成するが、エージェントは外部システムにアクセスし、インタラクションを行うことでこれを拡張する。 ◾ エージェントはセッションの履歴を保持し、複数のターンの推論を行うための認知アーキテクチャを使用する。

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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