エージェントAIブループリント

このシリーズの 第 1 回 では、「エージェント」の基礎的な理解と、それが探求する価値のある新たなパラダイムである理由を説明しました。さて、旅を続ける中で、これらのインテリジェントでプロアクティブで適応性のあるシステムの基本的な構成要素である「エージェント」自体の概念にズームインします。

次のパートでは、エージェントを構成するものの明確な定義を確立することから始めて、エージェントを際立たせるコア特性、つまり次のような属性を詳しく掘り下げます。 自律性、適応力、有意義な行動をとる能力.そこから、エージェントをそのアーキテクチャ コンポーネントに分解し、環境モダリティ、スキルセット、アクション ツールキットがどのように組み合わさって、エージェントが効果的に認識し、推論し、関与できるようにするかを探っていきます。

最後に、マルチエージェントシステム内で複数のエージェントがコラボレーション、対話、調整するというアイデアについて、これから起こることの舞台を設定します (マス).この投稿を読み終える頃には、エージェントとは何か、エージェントがどのように機能するのか、そしてなぜエージェントがインテリジェントで分散型でスケーラブルな AI エコシステムの進化の中心となるのかを包括的に理解できるようになります。

エージェントAIの定義

In the simplest terms, an "agent" within the realm of Artificial Intelligence (AI) is an autonomous entity designed to perceive its environment, make decisions, and act upon those decisions to achieve specific goals.

所定の指示に従う従来のソフトウェア プログラムとは異なり、エージェントはある程度の自律性を示し、周囲の変化を感知し、新しい情報に基づいて戦略を適応させ、明示的なコマンドを待つのではなく積極的に目的を追求できます。この概念は今日の AI の進歩の多くを支えており、動的なコンテキストで学習、交渉、コラボレーションするシステムを可能にします。

「エージェント AI」について話すときは、従来のロボティック プロセス オートメーションとの違いを理解することが重要です (RPAの).

RPA ボットは、事前に定義された厳密なルールに従って、反復的で日常的なタスクを処理するためによく使用されます。彼らはエージェントAIのように「考える」のではなく、環境の変化や過去の結果からの学習を考慮せずに、毎回同じ一連のアクションを実行するだけです。

対照的に、Agentic AI システムは、より動的で適応性があるように設計されています。これらのエージェントは、固定されたスクリプトに頼るのではなく、周囲で何が起こっているかを感知し、情報に基づいた意思決定を行い、状況の変化に応じて戦略を調整できます。あなたの指示に従うだけでなく、新しい機会を見つけ、予期しない課題に対応し、時間の経過とともに間違いから学ぶことができるデジタル アシスタントがいることを想像してみてください。それが主な違いです: RPA とは異なり、Agentic AI は単にタスクを実行するだけではありません。それはタスクを理解し、それを実行するためのより賢い方法を見つけることです。

エージェントの特徴:スリーアス

エージェントベースの AI システムを特徴付ける場合、次の 3 つの基本原則が重要な差別化要因として浮かび上がることがよくあります。

Autonomy, Adaptation, and Action.

これらの属性は、エージェントが単に応答したり、ルールに縛られたりするのではなく、真に「エージェント」であることの意味を定義します。これらの特性

これら 3 つの原則がどのように絡み合っているかを理解することで、組織や個人は、エージェント AI がどのように従来の自動化を超え、より動的でインテリジェントで影響力のあるソリューションの舞台を整えるかをより明確に理解できます。これらの「3 つの A」についてより深く理解しましょう。

• 自治： 自律性により、エージェントは人間の継続的な監視なしで動作できるため、エージェントは独立して意思決定を行い、タスクを実行できるようになります。自律エージェントは、事前定義された命令だけに依存するのではなく、独自の内部ロジックと学習した経験を利用して、複雑で変化する環境をナビゲートできます。この機能により、組織は手動介入を減らし、業務効率を高め、新たな機会や課題により迅速に対応することができます。
• 適応： 適応とは、時間の経過とともに戦略を学習し、進化し、改良するエージェントの能力です。新しいデータ入力や条件の変化など、環境からのフィードバックを処理することで、適応エージェントは動作を動的に調整して結果を改善できます。ユーザーの好みのパターンを認識したり、サプライチェーンの混乱に対応するためにワークフローを調整したり、市場状況の変動に応じて予測モデルを改良したりする場合でも、適応することで、変化に直面してもエージェントの効果と関連性を維持できます。
• アクション： アクションとは、洞察を有意義で目標指向のステップに変換するエージェントの能力を指します。エージェントは、情報を収集したり予測を生成したりするだけでなく、環境に影響を与えることができなければなりません。リソース割り当ての調整、メンテナンス作業の開始、利害関係者への推奨事項の伝達など、十分な情報に基づいた意図的な行動をとることで、エージェントは具体的な価値を提供します。運用環境へのこの直接的な関与は、エージェント AI を受動的な分析ツールと区別し、戦略的で現実世界への影響を促進する可能性を強調しています。

エージェントの分解: エージェントの構成要素は何ですか?

それでは、エージェントAIのコンポーネントについて説明しましょう。

A component is a fundamental building block of an agent that handles a specific aspect of functionality.

図に示すように、エージェント AI には 3 つの主要なコンポーネントがあります。

1. 知覚モダリティ (入力チャンネル): 知覚モダリティは、AI エージェントが視覚、言語、聴覚、センサーベース、システム データなど、環境からのさまざまな種類の情報を知覚して解釈するための感覚チャネルです。
2. 認知スキルセット (内部機能): コグニティブスキルセットは、AIエージェントの頭脳だと考えてください。さまざまな思考能力を組み合わせて、エージェントが情報を理解し、選択をし、経験から学ぶのに役立ちます。これが、エージェントを賢くし、適切な意思決定を可能にするものです。
3. アクションツールキット (出力メカニズム): アクションツールキットは、デジタルかどうかにかかわらず、さまざまな出力チャネルを通じて意思決定を実行するエージェントの能力を表します (コンテンツの生成や API 呼び出しなど) または物理的 (制御デバイスやシステムなど).

次に、これらの各コンポーネントについて詳しく見ていきましょう。

コンポーネント 1: 知覚モダリティ (入力チャンネル)

知覚モダリティを可能な限り簡単な方法で説明しましょう。あなたが通りを歩いている人だと想像してください。自分の周りで何が起こっているかをどのように理解していますか?見るには目を使い、聞くには耳を、匂いを嗅ぐには鼻を使い、物事を感じるには手さえ使います。AI エージェントも同様で、何が起こっているのかを理解するために環境を「感知」する方法が必要です。

知覚モダリティは、AIエージェントの「感覚」と考えてください。私たち人間が周囲の世界に関する情報を取り込む方法が異なるのと同じように、AI エージェントには、環境を理解できるさまざまなチャネルがあります。

楽しい考え方をすると、自宅にロボットヘルパーを構築していると想像してください。このロボットが役立つためには、次のことが必要です。

• 物を見る (床にこぼれたものを見つけるような) - それは視覚的な入力です
• 話しかけると理解する (こぼれたものを掃除するように頼むときのように) - それは言語入力です
• 重要な音を聞く (火災警報器のように) - それは聴覚入力です
• 環境の変化を感じる (温度を検出するような) - それはセンサーベースの入力です
• 接続されているコンピュータシステムで何が起こっているかを知る (スマート冷蔵庫の補充が必要な時期を知るなどです) - それがシステム入力です

これらの「感覚」のそれぞれは、AI エージェントが周囲で何が起こっているかの全体像を構築するのに役立ちます。これらの知覚モダリティがなければ、AI エージェントは目を閉じて耳を塞いで世界をナビゲートしようとしている人のようなもので、あまり効果的ではありません。

コンポーネント 2: 認知スキルセット (内部機能)

AI エージェントの「頭脳」、つまり認知スキルセットについて話しましょう。人間が問題を解決するためにさまざまな精神的能力を必要とするのと同じように (物事を覚えたり、決断を下したり、事前に計画を立てたりするなどです)、AI エージェントが効果的に機能するには、さまざまな思考能力も必要です。

あなたが忙しいレストランのキッチンでシェフをしていると想像してください。仕事を上手にこなすには、レシピを覚えること、最初に何を調理するかを決めること、他のキッチンスタッフと調整すること、材料がなくなったときの適応など、複数のスキルが必要です。AI エージェントの認知スキルセットも同様に機能し、思考と意思決定を支援するメンタル ツールのコレクションです。

これらの精神的能力を簡単な言葉で分解する方法は次のとおりです。

1. 記憶と理解 (知識処理): これは、友人の電話番号を覚えたり、お気に入りの曲を認識したりするのと同じように、情報を記憶して理解するエージェントの能力だと考えてください。エージェントは次のことを行う必要があります。情報をきちんと保存する (キャビネット内のファイルを整理するような) 必要なときに情報を見つけて使用する (必要なレシピをすぐに見つけるなど) スポットパターンと接続 (暗雲が現れた後に雨が降ることに気付くように)
2. 賢明な選択をする (意思決定): これは、行動する前に慎重に考える賢明な友人がいるようなものです。エージェントは次のことを行う必要があります。問題について論理的に考える (パズルを解くように) トレードオフがある場合に最適なオプションを選択してください (短くても混雑するルートを取るかどうかを決めるようなものです) 何がうまくいかないかを考える (屋外イベントを計画する前に天気を確認するなど)
3. 物事を成し遂げる (タスク管理): あなたが一日の計画を立てるのと同じように、エージェントは仕事を効率的に整理する必要があります。大きな仕事を小さなステップに分割する (パーティーを段階的に計画するように) 複数のタスクを追跡する (宿題をやりくりするような) リソースを賢く使う (時間とエネルギーを管理するなど)
4. 話し合い、理解する (通信): 優れた会話パートナーになるのと同じように、エージェントは次のことを行う必要があります。他の人の言っていることや質問していることを理解する会話を追跡する (先ほど議論したことを思い出すような) 他の人とうまく連携する (良いチームプレーヤーになるように)
5. 時間の経過とともに改善される (学習と適応): 人間が経験から学ぶのと同じように、エージェントは次のことを行う必要があります: 間違いと成功から学ぶ 新しい情報を常に最新の状態に保つ 何かがうまくいかない場合はアプローチを変更する

問題を解決するときに脳のさまざまな部分が連携するのと同じように、これらすべての機能が連携して機能します。たとえば、新しいレシピを調理するときは、メモリを使用しています (成分を呼び出すには)意思決定 (調理時間を調整するには)、タスク管理 (さまざまなステップを調整するには)、学習能力 (次回に何が効果的かを覚えておくために).

コンポーネント 3: アクション ツールキット (出力メカニズム)

AI エージェントがアクション ツールキットを通じて現実世界で実際にどのように動作するかについて話しましょう。これは、エージェントの手と声、つまり環境に与える影響と考えてください。手を使ってキーボードを入力したり、声を使って重要なメッセージを伝えたりするのと同じように、AI エージェントには、その決定を具体的な行動に変換する方法が必要です。アクション ツールキットを使用すると、エージェントは周囲と対話して影響を与え、その決定を有意義な現実世界の結果に変えることができます。

AI エージェントがさまざまな方法で動作する方法は次のとおりです。アクションの各カテゴリは人間のような能力を反映しており、エージェントの作業をシームレスかつ効率的にします。

これらのアクションをさらに詳しく見てみましょう。

情報共有アクション

これはエージェントの声であり、実用的で役立つ方法で洞察を伝え、情報を共有します。これらのアクションには、次のものが含まれます。

• メッセージまたはレポートの作成: メールの作成やチームのプロジェクト更新の下書きなどです。
• アラートの送信: 今後の会議や締め切りを思い出させる電話通知に似ています。
• 新しいコンテンツの作成: たとえば、長い研究論文を簡潔で明確なレポートに要約したり、視覚的なプレゼンテーションを作成したりします。

情報を共有するエージェントの機能により、人間、システム、および他のエージェント間のシームレスな通信が保証されます。

システムインタラクションアクション

これは、エージェントが「キーボードに手を置く」ことに相当し、コンピューター システムと直接対話してタスクを実行します。これらのアクションには、次のものが含まれます。

• ボタンをクリックしてフォームに入力する: Web サイトをナビゲートしてデータを送信したり、日常的なタスクを実行したりするようなものです。
• 他のプログラムとの通信: たとえば、天気予報アプリにクエリを実行したり、CRM ツールからデータを抽出したりします。

システムインタラクションにより、エージェントはワークフローを自動化し、アプリケーション間のギャップを埋め、システムの相互接続を維持できます。

データ指向のアクション

これは、ワークスペースを整理する方法と同様に、情報を管理および最適化するエージェントの能力と考えてください。例としては、次のようなものがあります。

• データの並べ替えとフィルタリング: フォトライブラリを厳選してベストショットを見つけたり、ドキュメントのフォルダーを整理したりします。
• レコードの更新と管理: たとえば、連絡先リストを最新の状態に保ち、顧客データベースを更新します。
• 洞察の抽出: 会議メモの重要なポイントを特定するのと同様に、大規模なデータセット内で重要な詳細を見つけて強調表示します。

データ アクションにより、エージェントは生の情報から価値を引き出し、意思決定の正確性と関連性を確保できます。

環境制御アクション

このカテゴリでは、エージェントは、自宅やオフィスの設定を調整するのと同じように、デジタルまたは物理的なワークスペースを調整し、影響を与えることができます。主な例は次のとおりです。

• 室温の調整: 快適さとエネルギー使用量を最適化するためにサーモスタットを設定するようなものです。
• ファイルの整理: デジタル フォルダーが簡単にアクセスできるように構造化され、乱雑さが軽減されるようにします。
• リソースの管理: メモリまたは電力消費を制御して、システムパフォーマンスを最適化します。

環境制御を通じて、エージェントは進化するニーズに合わせて、より効率的で合理化されたワークスペースを作成できます。

アクションツールキットの重要性をわかりやすく説明しましょう。ロボットのおもちゃで遊んでいると想像してください。ロボットには脳があります (AIの内部処理のように) そして現実世界と対話する方法が必要です (それがアクションツールキットです).おもちゃを拾うのに手が必要で、友達と話すのに声が必要なのと同じように、AI にも環境と対話するためのツールが必要です。アクションツールキットはスイスアーミーナイフのようなもので、仕事ごとに異なるツールがあります。AI は情報を整理する必要があるかもしれません (野球カードを並べ替えるように)、物事をコントロールする (電気をつけるような)、または通信 (友達にメッセージを送るのが好きです).これらのツールがなければ、AI は見事に考えることはできるが、動いたり話したりできない人のようなものになり、あまり役に立ちません。

これが AI エージェントを本当に特別なものにしている理由です - それはただそこに座って考えているだけのスマートな電卓ではありません。行動するためのツールがあるため、現実の世界で物事を成し遂げるのに実際に役立ちます。それが私たちが「エージェント」と言うときの意味です - それは考えることができるし、実行することができます。

結論: 今後の道

Agentic AI は人工知能の画期的な進化を表しており、システムを受動的なツールから動的でプロアクティブなエンティティに移行します。Agentic AI は、自律性、適応性、行動を受け入れることで、システムが周囲の世界とどのように相互作用するかを再定義します。独立して運営する能力から継続的な学習と意思決定の能力に至るまで、このパラダイムは業界全体に変革の可能性をもたらします。

このブログから得られる主なポイントは次のとおりです。

• エージェント AI の定義: 動的に適応できる自主的で目標志向のシステム。
• RPAとの違い: 反復的な RPA システムとは異なり、Agentic AI は動的で思索深く、継続的に改善されています。
• コア特性とコンポーネント: 自律性、適応、行動の 3 つの A が、知覚、認知、行動メカニズムと組み合わされて、エージェント AI の基盤を形成します。

今後、次のブログでは、マルチエージェントシステム内で個々のエージェントがどのように絡み合い、コラボレーションするかを探ります (マス).この次のフェーズでは、エージェントが協力して複雑で相互に関連する課題を解決する集合知の真の力が明らかになります。