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GPT-4 や Gemini のような言語モデルが会話能力で注目を集めている一方で、より深い革命が進行しています。それは、AI エージェントの台頭です。Google の最近のホワイトペーパーで詳述されているように、これらのエージェントは単なるスマートチャットボットではなく、現実世界を積極的に認識し、推論し、影響を与えることができる AI システムです。

AI 能力の進化​

従来の AI モデルを、インターネットや電話のない部屋に閉じ込められた非常に知識豊富な教授と考えてみてください。彼らは素晴らしい洞察を提供できますが、それは部屋に入る前に学んだことに基づいてのみです。一方、AI エージェントは、現代のツールをフルに活用できる教授のようなものです。彼らは最新の情報を調べ、メールを送り、計算を行い、複雑なタスクを調整することができます。

エージェントが従来のモデルと異なる点は次のとおりです：

• リアルタイム情報: モデルはトレーニングデータに限定されますが、エージェントは外部ツールや API を通じて最新情報にアクセスできます
• アクション実行: エージェントはアクションを提案するだけでなく、関数呼び出しや API インタラクションを通じて実行することができます
• メモリ管理: エージェントは複数のインタラクションを通じてコンテキストを維持し、各交換から学び応答を改善します
• ツール統合: 外部ツールや API を使用するネイティブ能力がアーキテクチャに組み込まれており、後付けではありません

エージェントの思考方法: 認知アーキテクチャ​

エージェントの本当の魔法は、彼らがどのように推論し、意思決定を行うかを統治する「認知アーキテクチャ」にあります。ホワイトペーパーは、次の3つの主要なアプローチを詳述しています：

1. ReAct: エージェントが状況について推論し、具体的なアクションを取ることを交互に行うフレームワーク。進行状況を常に評価し、料理戦略を調整するシェフを想像してください。

2. Chain-of-Thought: エージェントは複雑な問題を小さく管理可能なステップに分解し、その過程を示します。これは、数学者が複雑な方程式をステップバイステップで解く方法に似ています。

3. Tree-of-Thoughts: エージェントは、チェスプレイヤーが異なる手とその結果を考慮するように、複数の可能な解決策のパスを同時に探ります。

ホワイトペーパーからの実際の例として、エージェントがフライト予約リクエストをどのように処理するかを示します：

ユーザー: "オースティンからチューリッヒへのフライトを予約したい"

エージェントの考え: まずフライトを検索するべきだ
アクション: [フライト検索 API を呼び出す]
観察: 複数のフライトオプションが見つかりました

エージェントの考え: 最良の価格とルートを確認するべきだ
アクション: [検索結果を分析]
観察: 最適な接続と価格を見つけました

エージェントの考え: ユーザーにオプションの明確な要約が必要
最終回答: "こちらが最良のフライトオプションです..."

エージェントのツールキット: 彼らが世界とどのようにインタラクトするか​

ホワイトペーパーは、エージェントが外部システムとインタラクトできる3つの異なる方法を特定しています：

1. 拡張機能​

これらは、直接 API 呼び出しを可能にするエージェント側のツールです。これらはエージェントの手のようなもので、外部サービスと直接インタラクトできます。Google のホワイトペーパーは、これらがフライト価格の確認や天気予報などのリアルタイム操作に特に有用であることを示しています。

2. 関数​

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。これにより、より多くの制御とセキュリティが提供され、機密操作に理想的です。エージェントは何を行うべきかを指定しますが、実際の実行はクライアントの監督の下で行われます。

拡張機能と関数の違い：

3. データストア​

これらはエージェントの参照ライブラリであり、構造化データと非構造化データの両方にアクセスを提供します。ベクターデータベースと埋め込みを使用して、エージェントは膨大なデータセットから関連情報を迅速に見つけることができます。

エージェントの学習と改善方法​

ホワイトペーパーは、エージェント学習の3つの魅力的なアプローチを概説しています：

1. コンテキスト内学習: 新しいレシピと材料を与えられたシェフのように、エージェントは実行時に提供される例と指示を通じて新しいタスクを処理することを学びます。

2. 検索ベースの学習: 膨大な料理本のライブラリにアクセスできるシェフを想像してください。エージェントはデータストアから関連する例と指示を動的に引き出すことができます。

   

3. 微調整: これはシェフを料理学校に送るようなもので、特定のタイプのタスクに対する体系的なトレーニングを行い、全体的なパフォーマンスを向上させます。

本番環境に対応したエージェントの構築​

ホワイトペーパーの最も実用的なセクションは、本番環境でエージェントを実装する方法を扱っています。Google の Vertex AI プラットフォームを使用して、開発者は以下を組み合わせたエージェントを構築できます：

• ユーザーインタラクションのための自然言語理解
• 現実世界のアクションのためのツール統合
• コンテキスト応答のためのメモリ管理
• 監視と評価システム

エージェントアーキテクチャの未来​

おそらく最もエキサイティングなのは、「エージェントチェーン」の概念です。これは、複雑なタスクを処理するために専門化されたエージェントを組み合わせることです。旅行計画システムを想像してください：

• フライト予約エージェント
• ホテル推薦エージェント
• 地元のアクティビティ計画エージェント
• 天気監視エージェント

それぞれが自分の専門分野に特化していますが、協力して包括的なソリューションを作成します。

これが未来に意味すること​

AI エージェントの出現は、人工知能における基本的なシフトを表しています。考えるだけのシステムから、考え、行動するシステムへの移行です。まだ初期段階にありますが、Google のホワイトペーパーで概説されているアーキテクチャとアプローチは、AI が受動的なツールから現実の問題を解決する積極的な参加者に進化する方法の明確なロードマップを提供します。

開発者、ビジネスリーダー、技術愛好家にとって、AI エージェントを理解することは、単にトレンドに追いつくことではなく、人間の活動において AI が真の協力パートナーとなる未来に備えることです。

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