AIエージェントAIエージェントが将来の作業モードを変更する方法の詳細な分析

この記事では、AIエージェント（AIエージェント）の履歴（AIエージェント）の履歴、その技術原則、アプリケーションシナリオ、および現在の大手企業が現在AIエージェントとAIエージェントワークフロー（AIエージェントワークフロー）をインポートする方法を理解し、最終的に将来の開発動向について議論する方法をご覧ください。

AIエージェント（AIエージェント）は、独立して学習し、タスクを実行し、環境と対話できる人工知能に基づくソフトウェアシステムです。これらのエージェントは、データ分析、顧客サービス、コンテンツの作成、意思決定サポートなど、さまざまな複雑なタスクを処理し、機械学習と自然言語処理（NLP）テクノロジーを通じて実行効率を改善できます。

簡単に言えば、 AIエージェントはデジタルアシスタントのようなもので、指示に基づいて特定のタスクを実行し、学習した情報に基づいて決定を最適化することさえできます。 企業はAIエージェントを使用して、顧客の質問に自動的に応答し、販売レポートを生成し、コードの開発を支援することさえできます。

AIエージェントの概念は、ジョンマッカーシーなどが開始した会議である1956年のダートマス会議にまでさかのぼることができます。これは、人工知能の出発点と見なされます。 当時、研究者は、機械が意思決定を学び、決定する方法について考え始めました。

1994年まで、AIの研究学者であるMichael WooldridgeとNicholas Jenningsは、本のIntelligent AgentsでAIエージェントを正式に定義しました。彼らは、AIエージェントは、環境を独立して認識し、意思決定を行い、タスクを実行し、さまざまな状況に従って適応して学習できるインテリジェントなシステムであると提案しました。

それから、 AIプロキシテクノロジーは、2000年代に繁栄し始めました。深い学習、自然言語処理（NLP）の進歩により、AIプロキシは検索エンジン（Google検索）、パーソナルアシスタント（Siri、Alexaなど）、および金融取引市場で使用されています。

完全なAIエージェントには、次のコア機能が必要です。

• 環境認識と学習：AIエージェントは、ビッグデータ、センサー、またはネットワークデータを介して新しい環境を学び、適応します。
• Natural Language Processing（NLP）：AIエージェントは、ChatGptやGoogle Bardなどのチャットボットなど、人間の言語を理解できるはずです。
• 意思決定と行動の実行： 機械学習と予測分析を通じて、AIエージェントは金融取引AIなどの最良の決定を下すことができます。
• 自動化とタスク管理： 単純な情報検索から複雑なビジネス上の決定まで、さまざまなシステムを調整する能力。

AIエージェントについて議論する前に、最初に別の重要なテクノロジー、OpenaiのGPT -4、GoogleのGemini、MetaのLlamaなどのAI大手言語モデル（LLM）を理解する必要があります。 AIエージェントはAI大手言語モデルの適用であると信じて、多くの人が2つを混乱させる傾向がありますが、実際、アーキテクチャ、アプリケーションの範囲、操作方法に大きな違いがあります。

1. 主要設計目標

AI Big Language Model（LLM）：主に言語の理解と生成に使用されます。例えば、 ChatGptは、入力の質問に基づいて合理的な回答を作成し、会話に情報を提供することができます。

AIエージェント：言語処理機能を含むだけでなく、独立した意思決定を行い、タスクを実行し、環境と対話することもできる、より広範なインテリジェントシステムです。 AIエージェントは通常、LLMを能力の一部として組み合わせますが、モビリティと自動化にもっと強調しています。

2。パッシブとアクティブの違い

LLMは「パッシブ応答タイプ」です。対応する出力を提供するためにユーザーが命令を入力する必要があり、パッシブAIシステムです。たとえば、ChatGptに質問をすると、アクションを積極的に実行せずに回答が行われます。

AIエージェントは「アクティブな実行」です。AIエージェントは、環境を自動的に監視し、意思決定を行い、タスク要件に従ってアクションを実行できます。 たとえば、Teslaの自律運転システムは、運転手の手術なしで交通条件に応じて速度を自動的に調整し、レーンを変更できます。

3。タスクの範囲とアプリケーション

LLMの主なアプリケーション：

• 自然言語の理解と生成（chatgptなど）
• テキストの概要と翻訳
• コンテンツ作成（ブログ、プレスリリース、製品の説明）
• コードの完了とエラー検出（Github Copilotなど）

AIエージェントの主なアプリケーション：

• 独立した意思決定とワークフローオートメーション（エンタープライズ管理、サプライチェーンの最適化など）
• 自律運転とロボット制御（テスラFSD、ボストン駆動ロボットなど）
• 金融取引とリスク管理（AI高周波取引など）
• スマートカスタマーサービスとAIアシスタント（Amazon Alexa、Google Assistantなど）
• 医療診断と監視（疾患の診断におけるAI支援医師など）

4。トレーニング方法と学習能力

LLMは大規模なテキストを通じてトレーニングします：LLMは主に人間の言語の構造とパターンを学ぶためのトレーニングのために大量の言語データに依存していますが、実際の環境認識能力はなく、現実世界の変化を理解することはできません。

AIエージェントには強化学習能力があります： LLMを言語処理ユニットとして使用することに加えて、AIエージェントは、補強学習またはセンサーを通じて環境の変化を学び、さまざまな状況に応じて反応します。 たとえば、自律運転AIエージェントは、カメラ、レーダー、GPSデータを介して環境認識を実行し、その運転戦略を即座に調整します。

5。アクション機能とツールの統合

LLMにはアクションを直接実行する機能がありません。LLMは高品質のテキストコンテンツを生成できますが、外部システムを制御できません。たとえば、ChatGPTは電子メールを送信してファイルを単独で管理できず、APIを介して他のツールに接続する必要があります。

AIエージェントは、アプリケーションとマシンを独立して制御できます。AIエージェントは、LLMを使用して言語を理解するだけでなく、外部アプリケーション（Excel、CRM、Enterpriseデータベースなど）とも対話できます。 、自動運転車やロボットアームなどの機械を制御することさえできます。

AIエージェントの台頭は、クラウドコンピューティング、ビッグデータ分析、強化学習など、近年のいくつかの重要な技術的ブレークスルーと密接に関連しています。主要なテクノロジー企業は、以下などのAIエージェントテクノロジーの研究開発と応用にも投資しています。

• Google DeepMind -AlphagoからAutoml 2016年にGoogleのDeepmindによって開発されたAlphagoは、歴史上最初のAIエージェントになり、人間のプロのGoプレーヤーを倒しました。今、 GoogleはAutomlテクノロジーを通じて、AIエージェントが機械学習モデルを独立して学習および最適化し、企業がAIサービスをより速く展開できるようにすることができます。
• Openai -ChatGptとCodex OpenAIが開発したChatGptとCodexは、自然言語処理とプログラミングの分野のAIエージェントのブレークスルーを表しています。 これらのAIエージェントは、ユーザーのニーズを理解し、顧客サポート、教育支援、ソフトウェア開発などの分野で広く使用されている対応する応答またはコード生成を提供できます。
• テスラ - 自律運転AIエージェント テスラは、電気自動車の自動ナビゲーションにおけるAIエージェントテクノロジーの適用のリーダーです。 その完全な自動運転（FSD）システムは、AIエージェントを使用して、道路状況を分析し、歩行者を特定し、運転戦略を調整します。 、車が人間の介入なしで自律運転を行うことを可能にします。
• Amazon-アレクサとスマートサプライチェーン AmazonはAIエージェントテクノロジーを通じてAlexaアシスタントを開発し、Will AIエージェントは、サプライチェーン管理システムで使用され、倉庫管理と物流の流通効率を改善します。
• Microsoft -Copilot AI Microsoftは、Office 365およびGithubでAIプロキシ「Copilot」をインポートします。 ユーザーがドキュメントの執筆、電子メール処理、プログラムの開発をより速く完了するのを支援します。

AIエージェントの中心的な利点は、効率を改善し、コストを削減し、退屈なタスクを自動的に実行し、データ分析、予測、意思決定支援などでより正確な結果を提供することです。ここに、異なる分野のAIエージェントの主なアプリケーションがあります。

1.ワークフローを自動化して、エンタープライズ効率を向上させます

• 管理者の効率を向上させるために、電子メールとドキュメントソートを自動的に処理します。
• 自動レポートの生成、エンタープライズデータに基づいた財務状況または市場動向の分析。
• サプライチェーン管理、AIエージェントは、需要を予測し、物流と輸送を最適化できます。

2。財務および投資の決定

• 高周波取引（HFT）：AIエージェントは、インスタント市場分析を通じて売買事業を自動的に実行して、投資収益率を改善します。
• リスク管理：異常な取引を監視し、潜在的な金融詐欺を検出します。
• パーソナライズされた財務計画：AIエージェントは、ユーザーの消費行動と財務目標に基づいて、パーソナライズされた財務管理アドバイスを提供します。

3。医療および健康管理

• 医療画像分析：AIエージェントは、X線、MRI、CTスキャン、その他の画像を分析して、疾患の早期診断において医師を支援できます。
• インテリジェントな健康監視：ウェアラブルデバイス（Apple Watchなど）を通じて、AIエージェントは心拍数、血圧、その他のデータを監視して、事前に健康問題について警告することができます。

4。自律運転とスマートな輸送

• 環境認識と経路計画：車両の周りの歩行者、交通の流れ、信号などの情報を分析して、最適な運転ルートを決定します。
• 自律運転の決定：運転の安全性を向上させるために、天候、車両速度、道路状況に基づいて即座に対応する。

5。インテリジェントな顧客サービスとユーザーエクスペリエンス

• AIチャットボット：たとえば、Google AssistantのAmazon Alexaは、インスタント応答とパーソナライズされた提案を提供します。
• インテリジェントな推奨システム：NetflixとYouTubeは、AIエージェントを介してユーザーの動作を分析し、最も適切なコンテンツを推奨します。

AIエージェントの適用は絶えず拡大しており、将来的にはすべての人生に浸透し、不可欠なデジタルアシスタントになります。

AIエージェントの幅広い見通しにもかかわらず、AIエージェントをより広く安全に適用するために解決しなければならない多くの技術的および倫理的課題に直面しています。

1。データプライバシーとセキュリティリスク

• ハッカー攻撃：AIプロキシによってアクセスされたデータがハッキングされている場合、プライバシーの大幅な漏れにつながる可能性があります。
• 企業の悪用データ：エンタープライズがAIエージェントからのデータの使用を適切に処理できない場合、ユーザーのプライバシーを侵害する可能性があります。

2。AIバイアスと意思決定の透明性

• 採用システムにおける性別と人種の偏見：AIは、AI募集システムが女性の求職者を差別しているため、プログラムを停止しました。
• クレジットスコアと財務上の決定：AIエージェントのアルゴリズムに透明性がない場合、それは公平性に影響を与える可能性があります。

3。規制および法的問題

• 自律運転事故の責任：AIの自動運転事故が発生した場合、責任は車の所有者、製造業者、またはAIエージェントが負担する必要がありますか？
• AIに生成されたコンテンツの著作権：AIエージェントによって自動的に生成された写真、記事、音楽の賢明な財産権を所有する必要がありますか？

4。人間のコンピューターのコラボレーションと雇用の影響

• カスタマーサービス担当者とデータ入力担当者は、AIエージェントに置き換えられる場合があります。
• 人間のエージェントが人間を完全に置き換えるのではなく、人間を支援できるようにするために、人間とコンピューターのコラボレーションモデルを再設計する必要があります。

AIエージェントワークフローとは、AIエージェントが複数のタスクで協力して自動化と意思決定効率を向上させる方法を指します。典型的なプロセスは次のとおりです。

感知階段（Perception）

• カメラ、センサー、音声認識、その他の技術を介して環境データを収集します。

処理と意思決定

• 機械学習を使用してデータを分析し、金融取引や医療診断などの最良の決定を判断します。

実行

• AIエージェントは、電子メールの送信、トランザクションの実施、自律運転操作など、決定に基づいてアクションを実行します。

フィードバックと学習

• AIエージェントは、精度を向上させるために強化学習を通じて行動を継続的に最適化します。

このワークフローは、金融、サプライチェーン管理、スマートシティ、ドローン、その他の分野に適用されており、将来的には標準的なオペレーティングモデルになる可能性があります。

LLMとAIのエージェントは技術的に異なりますが、2つの組み合わせはより強力なアプリケーションにつながります。例えば：

• スマートカスタマーサービスシステム：AIエージェントは、LLMを使用して会話を行い、顧客のニーズに応じて注文を自動的に処理し、アフターセールスサービスなどを手配することができます。
• スマートメディカルアシスタント：AIエージェントは、LLMを介して医療報告を解釈し、患者の健康データに基づいてパーソナライズされた治療アドバイスを提供できます。
• エンタープライズオートメーション：AIエージェントは、LLMを組み合わせて電子メール、スケジューリング、データ分析などを処理して、作業効率を向上させることができます。

将来の見通し

AIエージェントとLLMの開発はまだ改善されています。

• より自律的なAIエージェントは、人間の指示なしに状況に基づいて独立して作業を実行できます。
• 強力なマルチモーダルAIは言語を理解するだけでなく、画像、オーディオ、ビデオなどの情報を処理し、意思決定機能をさらに改善します。
• AIエージェントはモノのインターネット（IoT）と組み合わされており、スマートホーム、スマート工場、その他のシナリオに適用され、AIエージェントが物理デバイスを直接制御できるようになります。

AI Big LanguageモデルとAIエージェントは動作を異なりますが、互いに補完し、共同で人工知能の発達を促進します。将来的には、AIは「質問に答える」ことができるだけでなく、「独立して行動する」ことができるようになり、より賢い生活と仕事モデルを人類にもたらします。

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