- ChatGPTの導入により、大規模言語モデル（LLM）が広く使用されるようになった
- LLMの人間レベルの知能に達したかどうかは不明であり、人工一般知能（AGI）への道のりは長い
- LLMの自己回帰的なトレーニングの性質により、正確な応答から逸脱する可能性がある
- LLMにはいくつかの制限がある
- 複雑なタスクにはエージェントが優れており、LLMの性能向上を活かしている
LLMのようなエージェントを使用することで、複雑な問題解決が可能になり、マルチエージェントのアプローチはさまざまな現実の問題に適用されている。
エージェントが複数協力するシナリオでは、異なる方法で協力し、フレームワークが複雑な問題解決を可能にする。
LLMはまだ知能の初期段階にあり、完全なワークフロー管理は完全に自律的には達成できないが、AIに対する信頼が高まるにつれて、一部のステップは完全に自律的になる可能性がある。
マルチエージェントのソリューションを実装することにはいくつかの課題があるが、エージェントはAIの未来であり、LLMとともに進化を続けるであろう。
マルチエージェントシステムは、LLMとAGIの現在のギャップを埋める役割を果たすだろう。
私の考え：LLMを活用したエージェントのアプローチは、複雑な問題に対処する上で重要であり、マルチエージェントシステムは将来のAIの進化に貢献する可能性があると感じます。
元記事: https://venturebeat.com/ai/why-multi-agent-ai-conquers-complexities-llms-cant/