2025年に注目すべきAIエージェント トップ10 🚀 🚀 🚀 🚀
昨年、AIエージェントは見出しを飾っただけでなく、私たちの仕事、コミュニケーション、問題解決の方法を変えた。退屈な作業の自動化から複雑な課題への取り組みまで、AIエージェントは開発者や企業にとって不可欠な味方となった。
2025年に向けて、AIエージェントはさらに有能で多才な存在になりつつある。これらのシステムは、データを分析し、意思決定を行い、ツールや環境とシームレスに統合する、超強力なアシスタントをそばに置くようなものだ。
ここでは、AIエージェントがゲームチェンジャーである理由を説明する：
推論**：彼らは指示に従うだけでなく、問題を通して考えます。
🛠️ ツール使用：APIへの接続やハードウェアの制御が必要ですか？彼らはあなたをカバーします。
情報検索**：大規模言語モデル(LLMs)、MilvusやZilliz Cloudなどのベクトルデータベース、埋め込みモデルなどのツールとの統合により、膨大なデータセットをバターのように切り裂きます。
🌍 環境認識：会話や物理的な世界の文脈を把握する。
この記事では、2025年に注目すべき最も印象的な10のAIエージェントを紹介する。よりスマートで、より高速で、より高機能なアプリの開発に興味があるなら、これらのツールに注目しておくといいだろう。それでは始めよう！🌟
グーグルのプロジェクト・アストラ：日常生活におけるAI支援の再定義
GoogleのProject Astraは、DeepMind社によって開発された先進的なAIエージェントであり、マルチモーダル機能を通じて日常生活にシームレスに溶け込むように設計されている。最近リリースされたエージェント領域のAIモデルであるGemini 2.0を搭載したAstraは、テキスト、画像、動画、音声といった多様な入力を処理し、それに応答することで、高度にインタラクティブで直感的なアシスタントを実現している。
Astraの特筆すべき機能には、文脈理解のためのリアルタイム記憶、高度なツールの使用法（Google検索、マップ、レンズなど）、オブジェクトの識別やおすすめ情報の提供などのタスクを支援する機能などがある。例えば、ユーザーは携帯電話を本棚に向け、最も評価の高い本を特定するようAstraに求めることができ、デジタルと物理的な世界をつなぐユニークな能力を示す。その機能の一部を他のグーグル製品に統合する計画もあり、Astraは2025年以降、パーソナルAIを再定義することになるだろう。
現在、Project Astraは、その機能を洗練させ、ユニバーサルAIアシスタントの新しい用途を発見するために、限られた信頼できるユーザーによってテストされている。興味のある方は、ウェイティングリストに参加してテスターになることができます。
マイクロソフトのCopilot：ワークフローを簡素化し、生産性を高める
Microsoft Copilotは、Office 365やDynamics 365など多くのMicrosoftオフィスプラットフォームに統合されたAIエージェントで、日常的なタスクやワークフローを効率化するように設計されている。例えばWordでは、Copilotがレポートの下書きや既存のテキストの推敲を支援する。Excelでは、自然言語入力に基づいて数式を生成したり、ビジュアライゼーションを作成したりできます。Teamsでは、Copilotが会議を要約し、重要なポイントを強調表示し、アクションアイテムを提案することで、コラボレーションを強化します。ユーザーの状況に適応できるため、生産性向上のための実用的で効率的なエージェントとなります。
開発者向けには、Copilotはエンドユーザーのタスクにとどまらず、Azureと統合してワークフローを自動化し、ビジネスプロセスを管理します。人々がすでに日常的に使用しているツールにAIを組み込むことで、Microsoft Copilotは繰り返し作業を簡素化し、チームがより複雑で創造的な課題に集中できるようにします。
ChatGPT プラグイン：実世界のタスクにGPTのリーチを広げる
ChatGPTプラグインは、OpenAIのGPTモデルを、外部システムと相互作用できる強力なツールに変え、テキスト生成以外の実世界のタスクを実行できるようにします。これらのプラグインは、ChatGPTがライブデータを取得し、Expedia、Wolfram Alpha、Zapierのようなサードパーティサービスと統合し、ワークフローを自動化することを可能にし、個人と企業の両方のためのダイナミックなAIアシスタントとして動作するように近づけます。例えば、ユーザーはChatGPTに航空券の予約、複雑な方程式の計算、複数のアプリにまたがる反復タスクの自動化などを依頼することができる。
ChatGPTプラグインは完全に自律的なエージェントではありませんが、プロンプトに動的に応答し、タスクを完了するために外部ツールを活用することで、エージェントのような動作を可能にします。開発者にとっては、カスタマイズされたワークフローを構築したり、大規模なセットアップなしでスマートな自動化を追加したりする、よりシンプルな方法を意味します。
OpenAIは、GoogleのProject AstraやMicrosoftのCopilotのようなスタンドアロンのAIエージェントをまだリリースしていないが、将来的には、よりエージェントのような自律性をもたらす可能性のあるコードネーム"Operator "について、噂や憶測がある。OpenAIがこの分野でどのように進化していくのか、注目していこう！
AutoGPT：自律タスク実行のパイオニア
[AutoGPT】(https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT)は、GPTモデルを、人間の入力を最小限に抑えながら複雑な複数ステップのタスクを実行できる自律型エージェントに変換する実験的なオープンソースプロジェクトです。AutoGPTは、GPT-4のパワーを活用することで、高レベルの目標をより小さな実行可能なタスクに分解し、それらを順番に実行し、結果を反復して望ましい結果を達成することができます。このため、開発者に広く採用されている自律型AIエージェントの最も初期の例のひとつとなっています。
AutoGPTはまだ初期段階にあるものの、自律型エージェントの可能性を示すことで、AIコミュニティの想像力をかきたてました。開発者たちは、研究アシスタントから自動ワークフロー管理者まで、単純な応答を超えたアプリケーションを構築するために、その機能を試している。AutoGPTは、単に答えを提供するだけでなく、行動を起こすAIエージェントの増加傾向を浮き彫りにし、将来のより洗練された自律型システムへの道を開いている。
##ベイビーAGIスケーラブルなソリューションのための軽量タスク自動化
BabyAGIは、反復的かつインテリジェントにタスクを実行するように設計された、軽量でオープンソースの自律エージェントです。AutoGPTと同様、GPT-4で動作します。タスクの管理と実行に重点を置いており、タスク指向のAIソリューションを探求する開発者にとって柔軟で強力なツールとなっている。そのモジュール設計により、開発者はワークフローをカスタマイズし、様々なデータベースと統合し、特定のニーズに合わせたソリューションを構築することができます。
孤立したクエリに応答する単純なLLMとは異なり、BabyAGIは包括的な目標に基づいてタスクのキューを作成し、優先順位を付け、ステップバイステップで完了させます。例えば、「トピックを調査し、調査結果を要約する」というようなハイレベルな指示が与えられると、BabyAGIは自律的に、リソースの収集、コンテンツの分析、首尾一貫した要約の作成などのサブタスクに分割します。
BabyAGIの特徴は、軽量でスケーラブルな設計です。BabyAGIは、大規模なリソースを必要とすることなく、中核となるAI機能を提供し、予算が限られている組織にも利用しやすいエントリーポイントを提供します。さらに、適応学習システムはユーザーのニーズに合わせて進化し、時間の経過とともにパーソナライズされた効率的な支援を保証します。最近のアップデートでは、コラボレーション機能の強化も導入され、BabyAGIは、共有プロジェクトに取り組む小規模チームにとって価値あるツールとなっています。
オラクルのミラクル・エージェント：データ主導の意思決定のためのエンタープライズ対応AI
オラクルのMiracle Agentは、データベース管理とビジネス・インテリジェンスに特化した、エンタープライズ環境に特化した50以上の特化型AIエージェントのスイートである。オラクルのクラウド・エコシステムに深く統合されたMiracle Agentは、データ処理と可視化を自動化し、企業が最小限の手動介入で洞察を導き出せるようにする。
例えば、シフトスケジューリングアシスタントは、従業員のシフトスケジュールの作成と管理を支援し、個人の希望やコンプライアンス規制に対応する。従業員採用アドバイザーは、候補者のソーシングと採用プロセスの合理化を支援し、採用までの時間を短縮します。サプライチェーン・マネジメントでは、カスタマー・セールス・レプレゼンタティブ・ガイド（Customer Sales Representative Guide）が、顧客との対話を強化するためにパーソナライズされたインサイトを提供します。
最近のアップデートで拡張性が強化され、より大規模なデータセットや複雑なクエリをサポートできるようになった。また、予測分析機能により、企業はトレンドを予測し、プロアクティブな意思決定を行うことができます。
マルチオンのエージェントAPI：開発者のためのシンプルなWebオートメーション
MultiOn's Agent APIは、様々なアプリケーションやデバイスへのAIエージェントの統合を可能にし、ウェブベースのタスクを自動化してユーザー体験を向上させる、開発者向けのプラットフォームです。2024年4月にパブリックベータ版の提供を開始したAgent APIにより、開発者はWebサイトのナビゲート、データの抽出、オンライントランザクションの完了など、Web上で複雑なアクションを実行できるAIエージェントを組み込むことができます。
Agent APIはPythonとJavaScriptの両方のSDKをサポートし、LangChainやLlamaIndexのような人気のあるLLMフレームワークとのシームレスな統合を容易にします。この柔軟性により、開発者はウェブコンテンツを簡単にナビゲート、スクレイピング、操作できるカスタムAIアプリケーションを構築することができます。
様々な分野の開発者や企業が、タスクの自動化や顧客支援のためにエージェントAPIを採用している。例えば、スマートデバイス・メーカーは、乗り物の注文、オンラインでの購入、レストランの予約などのアクションをデバイスから直接実行できる音声アシスタントを統合している。同様に、ショッピングや旅行のプラットフォームはAPIを活用して購入や予約のプロセスを合理化し、ユーザーを引きつけ、外部サイトへのナビゲートに関連する摩擦を減らしています。
AgentGPT: ブラウザベースの自律型AI
AgentGPTは、オープンソースの自律型AIエージェントで、ユーザーがブラウザで直接タスク駆動型エージェントを展開することを可能にします。AgentGPTは、シンプルさとアクセシビリティのために設計されており、ユーザが最小限の介入で複雑なマルチステップタスクを実行できるAIエージェントを作成・管理することができます。AgentGPTは、開発者にも非開発者にも、自律型AIの力を試すための実践的な方法を提供するために構築されています。
AgentGPTのユニークな点は、大規模なセットアップや外部ソフトウェアの必要性を排除し、ブラウザ内で機能することです。これにより、タスク駆動型のAIワークフローを実験するための参入障壁が低くなり、進化するAIの状況において価値あるツールとなっています。
Aomni：AIを活用したリサーチとセールスの自動化
Aomni は、アカウントプランニングと見込み客の発見を自動化することで、B2B営業とリサーチを変革するために設計されたAIエージェントである。パーソナライズされたアシスタントとして、Aomniは綿密なウェブリサーチを実施し、理想的な顧客プロファイル（ICP）を特定し、戦略的なアカウントプランを生成します。複雑な情報を分析し、顧客ニーズとビジネス・オファリングの点と点を結ぶその能力は、ワークフローを最適化し、より早く取引を成立させることを目指す営業チームにとって価値あるツールとなる。
Aomniの主な特徴のひとつは、企業固有のデータに合わせたカスタムAIエージェントをトレーニングできることだ。製品、市場、目標を理解することで、エージェントは包括的なアカウント戦略とすぐに使える成果物を作成する。例えば、ターゲット企業の課題を分析し、貴社のソリューションと整合させ、アウトリーチ計画を作成することで、精度を高めながら時間を節約することができます。
Aomniの軽量でスケーラブルな設計は、あらゆる規模の企業がその機能の恩恵を受けられることを保証します。新市場を開拓する新興企業であれ、アカウントベースの戦略を練る企業であれ、Aomniは調査を簡素化し、エンゲージメントを高めるお手伝いをします。
Amazon Bedrock Agents：ビジネス・ワークフローのインテリジェントな自動化
AmazonのBedrockエージェントは、ゼロから始める複雑さを伴わずにAI主導のソリューションを構築したいと考えている開発者向けのAWSの最新製品です。これらのエージェントは、基盤モデルと実世界のツールやデータへの容易な統合を組み合わせ、アプリケーションに合わせてカスタマイズされたAIワークフローを作成する力を与えます。
Bedrock エージェントが実用的なのは、その柔軟性です。カスタマー・サポート用のチャットボットに取り組んでいても、バックエンドのワークフローを自動化していても、推薦システムを構築していても、データとビジネス・ルールを安全に使用するためにエージェントを微調整することができます。例えば、物流アプリは、Bedrockエージェントを使用して、機密情報を公開することなく、外部システムからリアルタイムのデータを取得し、在庫を追跡し、出荷をスケジュールすることができます。
また、これらのエージェントは、一般的なAPIをビルトインでサポートしているため、既存のスタックに簡単に接続できます。最小限のセットアップで、注文処理や分析の実行などのアクションをトリガーすることができます。また、Bedrockはサーバーレスなので、アプリケーションのスケーリングを心配する必要はありません。
ベクター・データベース長期エージェントメモリのバックボーン
AutoGPTやGoogleのAstraなど、このブログで紹介したAIエージェントは印象的な作品だ。彼らは単にデータを処理するだけでなく、分析し、推論し、人間に近い感覚で意思決定を行う。しかし、人間と同じように、エージェントが効果的に機能するには信頼できるメモリが必要だ。そこで登場するのがベクトル・データベースであり、コンテキスト・データの保存、管理、検索に不可欠なインフラを提供する。多くの主要なAIエージェントは、MilvusやZilliz Cloudのようなベクトルデータベースに依存し、高速で効率的かつスケーラブルなメモリシステムを提供している。
ベクトル・データベースは、情報を高次元ベクトルとして格納し、テキスト、画像、音声のような非構造化データの意味的な意味を捉えます。この構造により、AIエージェントは類似検索を実行し、文脈に関連した情報を即座に取り出すことができる。例えば、エージェントが新しいクエリに直面したとき、その記憶システムを利用することで、過去の類似したやりとりや関連する知識を見つけることができ、情報に基づいた意思決定や新しい状況への適応を助けることができる。このような記憶がなければ、エージェントは高度な推論や適応学習に必要な継続性を欠くことになる。
自分自身でAIエージェントを素早く作り始めるには、以下のチュートリアルをご覧ください。
チュートリアル:** Neo4jとMilvusによるGraphRAGエージェントの構築
チュートリアル:** MilvusとLlamaIndexによるRAGのためのAIエージェントの構築
Tutorial: Stop Waiting, Start Building: Voice Assistant With Milvus and Llama 3.2
結論
このリストで紹介したAIエージェントは、2025年に可能なことのほんの始まりに過ぎない。パーソナルアシスタンスを再定義するGoogleのProject Astraから、企業のワークフローを合理化するAmazon Bedrock Agentsまで、これらのツールは、AIが私たちの仕事、創造、テクノロジーとの相互作用の能力をどのように変えつつあるかを示している。
もちろん、これは網羅的なリストではない。AnthropicのClaudeエージェント](https://www.anthropic.com/claude)、Hugging Faceの Transformersエージェント、Llamaindexの Llamaエージェントなど、他の有望なエージェントもエージェント型AIの未来を形成している。今日のAIエージェントの多様性と専門性は、人工知能の可能性を最大限に引き出したいと考えている開発者、ビジネス、または技術愛好家すべてに適したものがあることを意味します。ベクターデータベース、LLM、フレームワークなどのツールにより、カスタマイズされたソリューションをこれまで以上に簡単に作成することができます。
AIの世界が進化するにつれて、それを支えるエージェントも進化します。これらのツールを統合する開発者であれ、その機能を活用するビジネスであれ、重要なのは常に情報を入手し、適応する準備を整えておくことです。多くの可能性を秘めた次の画期的なAIエージェントは、2025年以降を変革するために、すでに誕生しているかもしれない。
関連リソース
エージェントの混合（MoA）：集団的知性がLLMのパフォーマンスを高める方法](https://zilliz.com/blog/mixture-of-agents-how-collective-intelligence-elevates-llm-performance)
方法論から見たマルチエージェントシステムの進化 - Zilliz Learn](https://zilliz.com/learn/evolution-of-multi-agent-systems-from-early-neural-networks-to-modern-distributed-learning-methodological-part-2)
アルゴリズムの観点から見たマルチエージェントシステムの進化 - Zilliz Learn](https://zilliz.com/learn/evolution-of-multi-agent-systems-from-early-neural-networks-to-modern-distributed-learning-algorithmic-part-1)
VectorDBはどのようにしてインテリジェントAIエージェントを動かすのか](https://zilliz.com/blog/critical-role-of-vectordbs-in-building-intelligent-ai-agents)
Fendy FengFendy Feng is the Technical Marketing Writer at Zilliz. She has extensive experience developing and enhancing the impact of open-source projects in various global markets by producing high-quality, tailored content. Before joining Zilliz, Fendy worked as a Content Strategist at PingCAP, a fast-growing E-Series startup renowned for its open-source distributed SQL database.
- グーグルのプロジェクト・アストラ：日常生活におけるAI支援の再定義
- マイクロソフトのCopilot：ワークフローを簡素化し、生産性を高める
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- マルチオンのエージェントAPI：開発者のためのシンプルなWebオートメーション
- AgentGPT: ブラウザベースの自律型AI
- Aomni：AIを活用したリサーチとセールスの自動化
- Amazon Bedrock Agents：ビジネス・ワークフローのインテリジェントな自動化
- ベクター・データベース長期エージェントメモリのバックボーン
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