AIエージェントとは何か？知っておくべきこと
AIエージェントとは何か？知っておくべきこと
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AIエージェントとは何か？
AIエージェントは、人工知能を自律的に実装したものです。AIエージェントは、バーチャルな存在（プログラム、チャットボット、バーチャルアシスタントなど）であることもあれば、物理的な存在（ロボットなど）であることもある。AIエージェントは、その環境を感知し、インプットをその指示に照らして評価し、独立した意思決定を行います。
AIエージェントはどのように機能するのか？
AIエージェントは特定のタスクを達成するために環境と相互作用する。AIエージェントはアルゴリズムやモデルに従い、周囲の状況を把握し、観察結果を推論し、意思決定を行い、行動を起こします。
エージェントは3つの主要コンポーネントから構成される： 1.センサー単純な温度測定からビデオフィードやデータベースのような複雑なデータストリームまで、環境からデータを収集する。 2.アクチュエーター環境に影響を与えるためのアクションを起こします。 3.プロセッサー：推論と意思決定のためのアルゴリズムとモデルを含む。
AIエージェントがタスクに取り組む場合、通常は以下のステップを踏む：
1.知覚：基本的な温度測定から複雑なデータ・ストリーム（ビデオ・フィード、データ・ファイル、データベース・テーブルのようなもの）まで、何でも可能である。 2.処理エージェントは、様々なアルゴリズムを用いてデータを処理します。これらのアルゴリズムは、現在の温度とセットポイントを比較するような単純なものから、センサーデータの解釈や言語解析に機械学習アルゴリズムを使用するような複雑なものまであります。 3.意思決定処理結果に基づいて、エージェントは取るべき行動を決定する。意思決定プロセスには、ルールや、決定木、ニューラルネットワーク、強化学習モデルのような、より高度な手法を用いることができる。 4.行動：エージェントは選択した行動を実行するためにアクチュエータを使用し、環境に直接影響を与える。 5.学習：エージェントによっては、行動の結果から学習することができる。これは特に機械学習アルゴリズムを用いたエージェントに当てはまる。学習は、エージェントが新しい情報や経験に適応することで、時間の経過とともにそのパフォーマンスを向上させることを可能にする。
AIエージェントの種類
AIエージェントには5つの一般的なタイプがあり、環境をどのように修正するか、あるいは環境にどのように作用するかによって以下に分類される。したがって、AIエージェントの種類は、その知能と能力を示す指標となる。
1.単純反射エージェント このタイプのエージェントは、過去の状態を考慮することなく、環境の現在の状態のみに基づいて即座に行動を起こす。ある条件が真であれば、エージェントは行動を起こす。そうでなければ、エージェントは何もしない。このタイプのAIエージェントは知能が限られている。
2.モデルベース反射エージェント 単純な反射エージェントと似ているが、このタイプも環境の履歴を考慮する。判断を下す際に過去の状態を考慮するため、より高度な知性を提供する。
3.ゴールベースエージェント 特定の目標を達成することに重点を置き、条件行動ルールを目標指向の目標に置き換えたエージェント。過去と現在の環境状態を考慮し、最適な行動方針を決定するためにプランニングと探索を行う。
4.効用ベースエージェント 効用ベースのエージェントは、効用の概念に基づいて意思決定を行う。効用とは、異なる結果の望ましさの尺度を指す。このアプローチは、経済学やロボット工学のように、複雑なトレードオフや個人の嗜好が重要な役割を果たす分野で有用である。
5.学習エージェント 学習エージェントは、時間とともに適応し改善する能力によって際立つ。学習エージェントは、環境の観察、経験からの学習、行動の実行、問題の策定と解決という4つの要素から構成される。この適応能力により、他のエージェントタイプとは一線を画している。
AIエージェントの使用例
AIエージェントは、人間の干渉を受けずに独立して働く仮想的な存在であることが多い。彼らはタスクの自動化と継続的な意思決定に特化している。運転手のいない車、ロボット工学、ビデオゲーム、Alexa、Siri、Googleアシスタントなどのようなバーチャルアシスタントなど、AI対応デバイスの多くのアプリケーションは、このような特性を必要とします。さらに、AIエージェントは、データマイニング、データ分析、顧客サービスやサポートなどにも利用できる。ChatGPTのようなLLMが登場したことで、誰もがプロンプトを入力し、AIモデルからの応答を受け取るという儀式に慣れた。LLMに何かを求めるときはいつでも、リクエスト（プロンプト）を入力すると、プロンプトの結果として、回答、エッセイ、Eメールなど、あなたがリクエストしたものが飛び出してくる。これを何度も繰り返していると、こうした作業を自動化できたらいいなと思うようになるだろう。LLMの領域では、質問への回答、テキストの生成、テキストの翻訳や要約などのタスクを自動化できるAIエージェントがいくつか登場している。必要なのは、AIエージェントに実行させる一連のタスクを提供することだけだ。
AIエージェントの例
AIエージェントとエージェントツールの有名な例をいくつか紹介しよう。
オートGPT
Auto-GPTは、GPT-4APIを採用した自律型AIエージェントです。APIを採用した自律型AIエージェントです。Pythonで実装されており、人間の介入をほとんど必要とせずにタスクを実行します。また、自己プロンプトを出すこともできる。長期記憶と短期記憶を持ち、永続記憶を使って履歴を記録することができる。
ベビーAGI
BabyAGIは、GPT-4、LangChain、OpenAI API、ベクトルデータベースストレージを使用した、AIエージェントのトレーニングと評価のためのAIプラットフォームです。自然言語処理(NLP)を使ってタスクの結果を評価し、無限ループでエージェントをテストするための新しいタスクを生成します。新しいタスクを生成するだけでなく、リソースの利用率を最大化するために優先順位付けを実行することもできます。
OSSChat
OSSChatは、コミュニティや開発者のための知識、コード、ベストプラクティスの共有とアクセスを促進するオープンソースのチャットボットソフトウェアです。ChatGPT](https://zilliz.com/learn/ChatGPT-Vector-Database-Prompt-as-code)とドキュメント、課題、ブログ記事、コミュニティのQ&Aを統合しています。これにより、開発者のための包括的なナレッジベースとなっています。答えの検索、指導の依頼、仲間との共同作業、お気に入りのプロジェクトの推薦など、様々な機能を提供しています。OSS Chatは、チャットボットのための最先端の技術を提供しています。
エージェントGPT
AgentGPTはOpenAIによって開発されたAIツールです。ブラウザやパーソナルコンピュータ上で自律型AIエージェントを作成、設定、デプロイするために設計されています。AgentGPTは、ユーザの継続的な入力を必要としません。ユーザが目的を指定すると、エージェントは自律的にその目的を達成するために働きます。
SuperAGI
SuperAGI はオープンソースの自律型 AI エージェントフレームワークであり、有用な自律型 AI エージェントを迅速かつ確実に開発・展開することができます。開発者は、すぐに作成でき、スケーラブルで最適化されたAIエージェントを作成できます。様々なツールやツールキットを統合し、AIエージェントの能力や性能を向上させることも可能です。複数のAIエージェントを同期して実行できるように設計されており、継続的に改善と更新が行われています。
ラマインデックス
LlamaIndexは、大規模言語モデル(LLM)アプリケーション用に調整されたデータフレームワークで、プライベートデータやドメイン固有データの取り込み、構造化、アクセスを容易にします。LlamaIndexには、LLMを動力とするナレッジワーカーであるデータエージェントが含まれており、データに対して様々な読み書きタスクを実行することができます、
ラングチェーン
LangChainは、言語モデルを利用したアプリケーションを開発するためのフレームワークで、さまざまな価値ある機能を提供します。LangChainを使えば、タスクを連鎖させて自動化するエージェントを利用したり、プロンプトを生成したり、言語モデルモデル（LLM）を使って応答したり、ドキュメントを取得したりすることができます。