- Generative AIは進化しており、AIチャットボットや共同作業者のような知識ベースのアプリケーションから、複雑なマルチステップのワークフローを実行できる自律エージェントへ移行している。
- Agentic AIはコンテキストを理解し、目標を設定し、状況の変化に応じて行動を適応させることができ、ビジネスの運営方法を変革する可能性がある。
- Agentic AIの成功には、計画、大規模言語モデル（LLMs）、堅牢なメモリへのアクセスが必要である。
- ビジネスが直面する課題には、レイテンシの問題、データの孤立、一貫性のないデータなどがある。
- 統一データプラットフォームがAIの実装の中心になり、更新されたデータアーキテクチャは、レイテンシを減少させ、構造化および非構造化データを効率的に管理し、需要に応じてスケーリングすることができる。
私の思考：この記事では、Agentic AIの重要性とビジネスへの影響について詳細に説明されています。特に、データの統合と最適化されたメモリシステムの重要性が強調されています。今後、統一データプラットフォームがAI実装の中心となり、ビジネスが自動化、精度、適応性を実現できるようになるという展望が示されています。