前回のブログ (opens new window)では、人工知能がコンテンツを生成するか独立して行動する方法であるエージェンティックAI (opens new window)と生成型AI (opens new window)の主な違いについて説明しました。今回は、エージェンティックAIが実際にどのように機能するかについて、エージェンティックワークフローと呼ばれるものを探求してみましょう。
エージェンティックワークフローは、Large Language Models (LLMs) (opens new window)（GPTなど）を、単にプロンプトに反応するだけでなく、積極的な問題解決者に変えます。つまり、タスクを小さなステップに分解し、進行に合わせて適応し、結果を改善することができます。常に誰かにガイドされる必要なく、自律的に作業を行うことができます。これにより、コンテンツの生成だけでなく、実際に作業を完了することができるようになります。
このブログでは、エージェンティックAIの主な特徴を探求し、これらのモデルがより自律的で適応性のあるものになるための設計パターンについて詳しく見ていきます。これらのパターンを理解することで、LLMsが製造補助だけでなく、より多くのことができる独立したエージェントに進化していることがわかります。
# エージェンティックAIの主な特徴
エージェンティックAIの基本を理解したところで、その主な特徴を見て、何がユニークなのかを確認しましょう。
自律性: エージェンティックAIは、常に人間のガイダンスを必要とせずに独立してタスクを実行します。自らの判断で行動し、監視が少なくても効率的にタスクを処理することができます。
目標指向の行動: エージェンティックAIは特定の目標に焦点を当てます。プロジェクトの完了、質問の回答、問題の解決など、目標の達成に近づくための計画を立て、行動を起こします。
適応と学習: エージェンティックAIは新しい情報やフィードバックに基づいて自らの行動を調整します。経験から学び、パフォーマンスを向上させるため、タスクの処理能力が向上します。
複雑な意思決定: エージェンティックAIは複数の要素を分析し、単純なルールだけではなく、複雑な状況に対しても意思決定を行います。複雑な状況を処理し、さまざまな選択肢を比較し、最適な行動を選択します。
環境認識: エージェンティックAIは環境を理解し、それに応じて反応します。周囲の変化を感知し、行動を調整することができるため、新しい状況に対応し、より良い意思決定を行うことができます。
# エージェンティックAIワークフローの主なパターン
このセクションでは、エージェントの開発に使用されるさまざまなデザインパターンについて理解します。これらのパターンにより、AIは自律的に機能し、環境の変化に適応し、他のシステムやエージェントと効果的に協力して複雑な目標を達成することができます。以下に、主なパターンを紹介します。
- 反射パターン
- ツール使用パターン
- 計画パターン
- マルチエージェントパターン
それぞれのパターンを順番に探求していきましょう。
# 反射パターン
反射パターンは、AIシステムがタスクを終了した後に自らのパフォーマンスを見直す自己改善方法です。試験後に自分の回答を確認する学生のように、AIは結果を目標と比較し、間違いや改善点を見つけます。何が間違っていたのかを理解することで、AIはアプローチを変えることができます。たとえば、プログラムやセンサーの調整などを行い、次回はより良い結果を出すことができます。この反省と学習のプロセスにより、AIは徐々に改善され、時間の経過とともにより正確で効率的な結果を生み出すことができます。
イラストでは、AIにはリスト [2, 4, 6, 7, 10] の偶数インデックスの数を合計するというタスクが与えられています。AIはまず偶数インデックスの要素を特定し、2（インデックス0）、6（インデックス2）、10（インデックス4）を特定します。その後、これらの数の合計を計算します（2 + 6 + 10 = 18）。その後、AIは自分の結果を評価し、期待される出力（18）と比較します。結果が正しい場合、タスクは完了です。しかし、AIが間違ったインデックスを誤って合計するなどのエラーがある場合、反射パターンによりAIは自分のミスを分析するよう促されます。AIはロジックを調整し、タスクを再試行し、正しい答えに到達するまでこのプロセスを繰り返します。この評価、修正、再実行の反復プロセスは、AIがタスクを完了するまで続き、時間の経過とともに改善され、より正確になることを保証します。
# ツール使用パターン
ツール使用パターンは、AIシステムが能力を向上させ、問題を解決するために外部のツールやリソース (opens new window)を使用する戦略です。これらのツールを利用することで、AIは大量の情報にアクセスしたり、複雑な計算を行ったり、繰り返しのタスクを自動化したりすることができます。このパターンにより、AIシステムはより困難な問題に取り組むことができ、より効率的に作業を行い、創造的な解決策を生み出すことができます。たとえば、物語を書くAIは、アイデアを生成するために言語モデルを使用したり、情報を検索するために検索エンジン (opens new window)を使用したり、文章を改善するために文法チェッカーを使用したりするかもしれません。適切なツールを選択することで、AIはより良い結果を得ることができ、能力を拡大することができます。
このイラストは、ツール使用パターンの効果を示しています。フレンドリーなロボットで表されるAIシステムにプロンプトが与えられます。「ハンマーの画像を作成してください」という要求に応えるために、AIはDALL-E (opens new window)という特定のAIモデルを使用します。DALL-Eはテキストの説明に基づいて画像を生成することができるAIモデルです。AIはプロンプトをDALL-Eに送信し、DALL-Eが要求を処理し、ハンマーの画像を作成します。ユーザーにはこの画像がAIの返答として表示されます。これにより、AIはタスクを達成するために外部ツールを成功裏に活用したことが示されます。
# 計画パターン
計画パターンは、AIシステムがタスクを目標に向かって小さなアクションやステップに分割する戦略です。問題に直面して直接取り組むのではなく、AIはまず必要なアクションを計画し、タスクを効果的に達成するためのステップを整理します。その後、システムはこの計画に従って順番に行動し、目標を達成します。この方法により、AIは計画を立て、アクションを整理することでより複雑な問題に対応することができます。
このイラストは、AIがタスクを小さなステップに分解して目標に到達する様子を示しています。すべてを一度に完了するのではなく、AIはまず詳細な計画を作成し、その後ステップごとに計画に従って進めます。各アクションは慎重に選択され、全体の計画に適合するようになっており、タスクが整理された方法で完了することが保証されます。この構造化されたアプローチに従うことで、AIは見落としを防ぎ、目標を効率的に達成します。
# マルチエージェントパターン
マルチエージェントパターンは、複数の自律エージェント (opens new window)（またはAIシステム）が問題を解決したり目標を達成したりするために協力するフレームワークを記述します。各エージェントは異なる能力と役割を持って構築されており、大きなタスク内で特定のアクションを実行することができます。すべてのタスクを1つのAIに依存させるのではなく、システムは異なるエージェントに作業を分散し、それぞれが独自の専門知識や能力を提供します。これらのエージェントはお互いと連携し、情報を共有し、活動を調整することで、タスクが効果的に達成されるようにします。このチームワークの方法により、より適応性のあるスケーラブルなソリューションが実現されます。タスクの複雑さやニーズに応じてエージェントを追加または削除することができます。また、各エージェントが独立して動作するため、1つのエージェントに問題が発生しても他のエージェントが動作を続けることができます。これらのエージェントの行動の調整により、1つのAIだけでは対処できないより大きな問題や複雑な問題に対処することができます。
このシナリオでは、顧客が4つのチャットボットシステムとやり取りしています。各チャットボットは特定のジョブを担当する独立したエージェントとして機能しています。ウェルカムボットは顧客を挨拶し、問題に関する情報を収集します。問題が一般的なものであれば、FAQボットが回答を提供します。より複雑な問題の場合、テクニカルサポートボットがトラブルシューティングを支援し、問題が解決されない場合はエスカレーションボットが人間のエージェントに引き継ぎます。各チャットボットは自律的に動作しますが、顧客を適切なボットに引き渡すことでお互いに連携し、問題が効率的に解決されるようにします。このセットアップはマルチエージェントシステムです。各チャットボットは独立したエージェントであり、共通の目標である顧客の問題解決を達成するために協力します。
# エージェンティックAIの主なパターンの比較
以下の表は、反射パターン、ツール使用パターン、計画パターン、マルチエージェントパターンの4つのデザインパターンを対比しています。それぞれのパターンには異なる特徴と使用例があります。
| パターン | 反射パターン | ツール使用パターン | 計画パターン | マルチエージェントパターン |
|---|---|---|---|---|
| 定義 | エージェントは実行時に自らの動作や知識を変更する。 | エージェントはタスクを達成するために外部のツールを使用する。 | エージェントは特定の目標を達成するために計画を作成し、それに従う。 | 複数のエージェントが共通の目標を達成するために協力する。 |
| 主な焦点 | 自己認識と動的な適応。 | 外部リソースやツールの使用。 | 計画に基づいた目標指向の意思決定。 | エージェント間の協力と調整。 |
| 主なコンポーネント | 内省、動作の変更。 | エージェントが使用する外部ツールやシステム。 | 計画、アクション、目標設定、意思決定プロセス。 | 独立したエージェント、コミュニケーション、協力。 |
| エージェントの動作 | エージェントは動的に自らの動作を適応させる。 | エージェントはタスクを実行するためにツールに依存する。 | エージェントは計画に従って特定のアクションを実行する。 | エージェントは特定のタスクを実行し、他のエージェントと協力する。 |
| 協力 | 外部との相互作用は少なく、個々のエージェントの動作に焦点が当たっている。 | 外部ツールは使用されるが、エージェント間の協力はない。 | 協力は計画の共有や調整に限定される。 | エージェント同士が強力に協力し、行動を調整する。 |
| 使用例 | 動作の変更が必要な適応システム。 | タスク完了のために外部リソースが必要なシステム。 | タスクの実行に構造化された計画が必要なロボティクスやシステム。 | エージェントが協力してタスクを実行する分散システム。 |
| 複雑さ | 内省と動作の変更が必要なため複雑。 | 複雑さは少ないが、外部リソースに依存する。 | 詳細な計画の作成とそれに従うことの複雑さ。 | エージェント間の調整とコミュニケーションによる複雑さ。 |
# 結論
エージェンティックAIは、タスクの自動化、よりスマートな意思決定、サービスの個別化、24時間体制での作業など、さまざまな利点をもたらします。これらの責任を引き受けることで、常に人間の入力が必要なくなり、すべてがより効率的になり、コストが削減され、ビジネスの成長の余地が生まれます。リアルタイムで学習し適応する能力は、特にヘルスケア、金融、顧客サービスなどの分野で重要なスピードと正確さが求められる場面で特に有用です。
エージェンティックAIの可能性は非常にエキサイティングです。新しいアイデアを生み出し、プロセスをスムーズにし、難しい問題に取り組むことができます。ヘルスケア (opens new window)や金融などの分野では、AIエージェントが病気の診断、詐欺の特定、繰り返しのタスクの自動化などに役立つことがあります。AIが進化し続けることで、他のシステムとの協力、公正な意思決定、リスクの管理が可能になり、産業が変革され、ビジネスに新たな機会が開かれるでしょう。
