- 1990年代にAIエージェントの概念が誕生し、当時の環境はテキストと画像が散発的に現れるインターネットでした
- 大規模言語モデル（LLMs）の台頭により、AIエージェントへの関心が再燃しており、SalesforceやServiceNowなどの企業が専門のエージェントを導入している
- LLMsを使用した現代のAIエージェントは、自然言語を理解し応答し、Web検索やコード実行、API呼び出しなどのツールの呼び出しを決定する
- エージェントの自律性が求められる中、リスクを軽減するための対策として、エージェントの意思決定を上書きするルールを実装したり、不確実性を評価したりする方法がある
- 単一のエージェントが多様で複雑なタスクを効果的に処理するのを防ぎ、責任を複数のAIエージェントに分割して連携させることが効果的である
- AI Governance Allianceは、ジェネレーティブAIに対する不確実性への対応と責任あるAIの設計を推進するために設立された
- 将来の企業アプリケーションは、責任をカプセル化する通信と連携の方法によってより堅牢になり、既存のエージェントネットワークに新しい機能を追加することができる
私の考え：
この記事では、大規模言語モデル（LLMs）を使用した現代のAIエージェントの重要性やリスクについて詳しく説明されています。複雑なタスクを効果的に処理するためには、複数のエージェントを連携させることが重要であり、AIのガバナンスに関する取り組みも進んでいるようです。AIの発展には、責任ある設計と適切な監督が不可欠であり、今後のエージェントネットワークの発展が期待されます。
元記事: https://www.weforum.org/stories/2025/01/ai-agents-multi-agent-systems-safety/