自律型 AI エージェント: 未来の生産性エンジン

翻訳者 | 崔昊

レビュー | Chonglou

まとめ

この記事では、タスクを自ら作成し、優先順位を付け、完了できる AI 搭載エージェントである自律型 AI エージェントの概念を紹介しています。自律型 AI エージェントは、コンテンツ作成、パーソナル アシスタント、個人の財務管理、調査、データ分析など、さまざまなタスクを実行できます。この記事では、成功する自律 AI エージェントを構築する上での知識、記憶、学習の重要性を強調し、その意思決定プロセスについて説明します。さらに、この記事では、生産性を向上させ、単純作業に対する従業員の作業負荷を軽減し、人件費の削減と生産性の向上につながる可能性がある自律型 AI エージェントの重要性についても説明しています。

導入

簡単に言えば、人工知能とは、データと機械学習を利用して、コンピューターで人間がさまざまなタスクを完了できるようにすることです。人間は AI を使用してコンテンツを作成したり、質問に答えたり、リアルな芸術作品を生成したりできます。

いずれにせよ、上記のタスクでは、人間が AI にタスクの実行方法と結果の取得方法を指示する必要があります。人間が指示を出さずに、AI システムが自ら考えてタスクを完了できることを期待した場合、それは可能でしょうか?

答えは「はい」です。それが、今日お話しする「自律型 AI エージェント」です。

自律型 AI エージェントとは何ですか?

自律エージェントは AI を搭載しており、目標を与えられると、独自にタスクを作成、処理、完了することができます。これは、ループを実行し、各反復でアクションを生成する自己指向の命令によって実現されます。

自律型 AI エージェントを使用して、ソーシャル メディア アカウントを管理したり、仕事の ToDo リストを作成したり、さらには本を書いたりすることもできます。これらの機能は現在最もホットな話題であり、人々は AI 自律エージェントについてさらに詳しく知りたいと考えています。急速な発展により、関連製品への期待も高まっています。

おかしいと思いませんか？しかし、目標を与えるだけで、あとは自律型 AI エージェントが代わりにやってくれます。まるで別の従業員、チームメイト、あるいは友人のようです。

現在、AutoGPT や BabyAGI など、いくつかの自律 AI エージェントがリリースされています。

これは、コンピュータ プログラムが人間と同じ能力であらゆる知的タスクを実行できる、人工汎用知能 (AGI) の始まりなのでしょうか?

[編集者注: AutoGPT は、GPT-4 を使用してタスクを独立して完了し、最小限の人間の介入でセルフプロンプトを提供できる実験的なオープンソース Python アプリケーションです。たとえば、達成したい最終目標を AutoGPT に伝えると、アプリはタスクを完了するために必要なすべてのプロンプトを自動生成します。 AutoGPT には、インターネット アクセス、長期および短期メモリ管理、GPT-4 テキスト生成、GPT-3.5 を使用したファイルの保存と要約機能が備わっています。 AutoGPT には、コードのデバッグ、メールの作成など、ChatGPT に尋ねられることはすべて尋ねることができますが、より高度なタスクを完了し、より少ないプロンプトを使用するように AutoGPT に尋ねることができます。

BabyAGI は、中島洋平氏によって開発された自律型人工知能エージェントであり、与えられた目標に基づいてタスクを生成して実行するように設計されています。 BabyAGI は、特定の目標を達成するためにタスク リストを作成し、優先順位を付けてタスクを実行すると同時に、変更に適応し、目標が達成されるように必要な調整を行うことができるデジタル プロジェクト マネージャーと考えることができます。 BabyAGI は、試行錯誤を通じてフィードバックから学習し、人間のような認知的判断を下す能力を備えています。 BabyAGI を使用すると、時間を節約でき、意思決定や創造的なプロジェクトなどのより価値の高いタスクに集中できるようになります。 BabyAGI の重要な機能は優先順位の再設定であり、これにより BabyAGI が常に最も効率的な方法で目標に向かって進むことが保証されます。 】

自律型 AI エージェントは何ができるのでしょうか?

目標が与えられれば、自律型 AI エージェントは次のようなあらゆるタスクを達成できます。

• コンテンツ作成
• パーソナルアシスタント
• 個人財務管理
• 研究とデータ分析
• GPTなどの大規模言語モデル（LLM）ツールへのアクセス
• ネットワークにアクセスする

自律型 AI エージェントはどのように機能するのでしょうか?

自律型 AI エージェントの人気が高まるにつれ、AI エージェントのフレームワークをより深く理解したいと考える人が増えています。では、自律型 AI エージェントを成功させるために必要な主な要素は何でしょうか?

• 知識: AI システムの知識ベースは非常に重要です。最も権威のある知識をトレーニング データとして使用するだけでなく、さまざまなチャネルからデータを収集して解釈する必要もあります。
• 記憶: 人間と同じように、リソースがあり、それを理解したら、それを記憶する必要があります。自律型 AI エージェントは、新しいデータから学習するだけでなく、過去の経験を思い出す必要もあります。
• 学習: 知識と記憶力はありますが、実際に学ぶ必要があることを学んでいますか?

自律型 AI エージェントは、強化学習などの技術を使用します。強化学習は、累積報酬を最大化する方法で一連の決定を行うようにモデルをトレーニングするタイプの機械学習です。強化学習を使用すると、フィードバックを提供し、ポリシーを最適化し、試行錯誤を通じて成功する出力を生成することで、モデルを改善できます。

自律 AI エージェントの学習機能を向上させるもう 1 つの方法は、他のシステムやユーザーと通信して情報を交換し、タスクを共同で実行することです。外部ソースの閲覧、データベースのクエリなど、自律 AI エージェントの意思決定プロセスを支援する知識リソースを提供することで、学習プロセスを強化することもできます。

意思決定

優れた知識ベースとメモリ機能を備えた自律型 AI エージェントが意思決定プロセスを支援します。自律型 AI エージェントの場合、意思決定には、システムがデータを分析し、過去のデータを走査し、選択肢を比較検討し、ユーザーの目標に最も適したアクションを選択することが必要です。

考慮すべきもう 1 つの要素は、自律型 AI エージェントには詳細なアクション プランが必要であり、そのためには多くの計画、つまり意思決定プロセスを実行する前の慎重な検討が必要になることです。

自律型 AI エージェントのフレームワークをよりよく理解するために、次の図を分解してみましょう。

1. ユーザーが目標/タスクを提供します。

2. ターゲット/タスクはタスクキューに入り、「実行エージェント」に移動され、「メモリ」に保存されます。ここでは、ターゲット/タスクがメモリに保存されていることを確認する必要があります。

3. 目標/タスクにコンテキストが追加された後（過去の経験と知識ベースを思い出して）、目標/タスクは「実行エージェント」に送信され、タスクの結果が「タスク作成エージェント」に送信されます。

4. タスクが作成され、タスク キューに追加されました。

5. 次に、「タスク優先順位付けエージェント」を通じてタスクに優先順位を付ける必要があります。

6. 最後のステップは、エージェントがタスク優先順位付けエージェント フェーズでタスク リストをクリーンアップすることです。

自律的なエージェンシーはなぜ重要なのでしょうか?

数か月前、ChatGPT の新しいバージョンがリリースされ、多くの人が使い始めました。多くの企業もこれを自社のビジネスに適用し、業務に統合する新しい方法を模索しています。同時に、開発者は GPT プラグインの開発に必死になっており、これは AI がエコシステムの重要な部分になりつつあることも示しています。

一部の人にとっては、これは一時的な流行のように思えるかもしれない。しかし、テクノロジーの世界は巨額の投資を受けており、大きな熱意を持って急速に成長しています。日常生活における人工知能の発展と応用は、私たちが想像していたよりもはるかに速く進んでおり、ますます私たちに近づいてきています。

私たちは、急速に変化するデジタル環境に生きており、自律型 AI エージェントがさまざまな業界の生産性と業務を改善する可能性を秘めています。これにより、企業は競争力を維持しながら効率的に成長できるようになります。

自律型 AI エージェントは人間とは異なります。睡眠や昼休みなどは必要ありません。 24 時間 365 日稼働できるため、効率的な生産、より迅速な結果、従業員の面倒な作業の軽減が保証されます。

企業は人件費の削減と実効生産性の向上を実現できます。しかし、自律型 AI エージェントの増加により、製造業などの反復的なタスクを伴う業界では雇用が失われる可能性があることもわかっています。

創造性、高度な問題解決、革新的な思考を必要とする仕事の需要が大幅に増加します。 AI ベースのシステムを監視することを主な任務とする、データ分析、データ倫理、AI システム監視などの役割の必要性が高まります。

要約する

自律型 AI エージェントが企業や組織に採用されるかどうかは避けられないトレンドであり、完全な適用は時間の問題です。

あなただったら、どのような準備をしますか？

他の人が使用できる自律エージェントを作成したいですか?

あるいは、生産性と私生活を改善するために自律エージェントを雇いますか?

翻訳者紹介

51CTO コミュニティ エディター兼シニア アーキテクトの Cui Hao 氏は、ソフトウェア開発とアーキテクチャで 18 年の経験があり、分散アーキテクチャでは 10 年の経験があります。

原題:自律型 AI エージェントについて知っておくべき理由、著者: Nisha Arya