- AIエージェントの概念とその自律度の変化に焦点を当て、LLMアプリケーションにおけるエージェンシー行動の重要性をLangChain Blogが解説
- AIエージェントの概念は、特に大規模言語モデル（LLM）の開発において、人工知能の分野で中心的なトピックになっている
- エージェントというものの定義と理解は幅広く異なるため、開発者や研究者の間で混乱や議論が生じることがある
- LangChain Blogによると、エージェントとは、LLMを利用してアプリケーションの制御フローを決定するシステムである
- エージェントの概念は、技術的でありながら、LLMが異なるパス間をルーティングする単純なシステムであっても、この定義の下ではエージェントと見なすことができる
- Andrew Ngは、真のエージェントとしてどのシステムが適格かを議論するよりも、エージェントの能力をスペクトラム上で捉えることがより生産的であると提案
- エージェント行動の概念について詳細に説明し、LLMシステムの設計と説明を効果的に行うのに役立つ
- システム内のエージェント行動のレベルを理解することは、開発プロセスに大きな影響を与える
- 高度なエージェントシステムは、枝分かれロジックとサイクルをサポートするフレームワークや、リアルタイムでエージェントの状態や命令を観察および変更する監視ツールを必要とする
- エージェントシステムの複雑さと能力の向上は、新しいツールとインフラの必要性を促している
- LangChainは、エージェントのオーケストレーションのためのLangGraphと、LLMアプリケーションのテストと観測性のためのLangSmithを開発している
- AI分野が進化する中、エージェント能力のスペクトルを理解し活用することが、効率的で堅牢なLLMアプリケーションを開発するために重要となる
私の考え：エージェントの概念や自律度は、AIシステムの設計や運用において重要な要素であると感じます。エージェントのレベルを理解し、適切なツールやインフラを用いてシステムを構築することは、将来的なAIアプリケーションの成功に不可欠であると考えられます。
元記事: https://blockchain.news/news/understanding-the-role-and-capabilities-of-ai-agents