AI エージェントとは - Shinichi0713/LLM-fundamental-study GitHub Wiki

AIエージェントとは

人工知能 (AI) エージェントは、環境と対話し、データを収集し、そのデータを使用して自己決定タスクを実行して、事前に決められた目標を達成するためのソフトウェアプログラム。

目標は人間が設定しますが、その目標を達成するために実行する必要がある最適なアクションは AI エージェントが独自に選択します。

例：顧客の問い合わせを解決したいコンタクトセンターの AI エージェント

エージェントは自動的に顧客にさまざまな質問をし、内部文書で情報を調べ、回答でソリューションを提示

顧客の応答に基づいて、クエリ自体を解決できるのか、それとも人間に渡すのかを判断します。

AI活用のメリット

生産性向上

人間の介入なしに特定のタスクを実行する自律型インテリジェントシステム。

組織は AI エージェントを使用して特定の目標を達成し、より効率的なビジネス成果を達成。

ビジネスチームは、反復的なタスクを AI エージェントに委任すると、生産性が向上する。

情報に基づく意思決定

高度なインテリジェントエージェントは、機械学習 (ML) を使用して大量のリアルタイムデータを収集して処理。

ビジネスマネージャーは次の行動の戦略を立てる際に、的確な予測を的確に行えるようになる。

例：広告キャンペーンを実施する際に、AI エージェントを使用してさまざまな市場セグメントの製品需要を分析→より効率的な市場分析が可能

カスタマーエクスペリエンスの向上

お客様は、企業とやり取りする際に、魅力的でパーソナライズされた体験を求めます。

AI エージェントを統合することで、企業は製品の推奨事項をパーソナライズし、迅速な対応を行い、顧客エンゲージメント、コンバージョン、ロイヤルティを向上する。

構成要素

人工知能のエージェントは、独自の目的を達成するためにさまざまな環境で動作する可能性があります。ただし、すべての機能エージェントはこれらのコンポーネントを共有する。

アーキテクチャ

アーキテクチャはエージェントが動作する基盤。

アーキテクチャは、物理構造でも、ソフトウェアプログラムでも、組み合わせであることがあります。例えば、ロボット AI エージェントは、アクチュエーター、センサー、モーター、ロボットアームで構成されています。一方、AI ソフトウェアエージェントをホストするアーキテクチャでは、テキストプロンプト、API、およびデータベースを使用して自律的な操作を行います。

エージェント機能

エージェント機能は、収集されたデータがどのようにエージェントの目的をサポートするアクションに変換されるかを記述。

エージェント機能を設計する際、デベロッパーは必要な情報の種類、AI 機能、ナレッジベース、フィードバックメカニズム、およびその他のテクノロジーを検討する。

エージェントプログラム

エージェントプログラムは、エージェント機能の実装。

指定されたアーキテクチャでの AI エージェントの開発、トレーニング、デプロイが含まれます。エージェントプログラムは、エージェントのビジネスロジック、技術要件、およびパフォーマンス要素を調整します。