Advances and Challenges in Foundation Agents: From Brain-Inspired Intelligence to Evolutionary, Collaborative, and Safe Systems より（https://arxiv.org/abs/2504.01990）

目次

はじめに：Foundation Agentsの概要と重要性
Foundation Agentsの定義と特徴
Core Components：脳型構造の中核要素
自己進化メカニズム：自律的な能力向上
協調的および進化的システム：集合知能の創発
安全で有益なAIエージェント：リスクと対策
まとめと今後の展望：Foundation Agents の未来

はじめに：Foundation Agentsの概要と重要性

人工知能（AI）の発展は急速に進み、特に大規模言語モデル（LLM）の登場により、AIシステムの能力は飛躍的に向上しました。こうした背景の中で、Foundation Agents（基盤エージェント）という新しい概念が登場しています。これは単なる言語処理や画像認識を超えた、環境を知覚し、記憶を形成し、目的を持って行動する高度に自律的なAIエージェントを指します。

Foundation Agentsは、人間の脳の構造や機能からインスピレーションを得た設計思想を持ち、認知科学や神経科学の知見を取り入れています。こうしたエージェントは、将来的には私たちの日常生活や仕事、科学的発見、問題解決など多くの領域で重要な役割を果たす可能性を秘めています。

本記事では、この最先端の研究分野である Foundation Agents について、その定義・構成要素・自己進化能力・協調システム・安全性の課題まで包括的に解説します。AI技術の未来を形作る重要なパラダイムとしての Foundation Agents の全体像を把握することで、次世代のAI研究開発に対する理解を深めることを目指します。

Foundation Agentsの定義と特徴

Foundation Agents は、従来の単純な知覚-行動ループに焦点を当てたエージェントとは一線を画する、より高度な知能を持つシステムです。具体的には、以下のように定義されています：

多様な信号を積極的に知覚し、経験から継続的に学習して記憶、世界モデル、目標、感情状態、報酬信号などの構造化された内部状態を洗練・更新し、複雑な長期目標に向けて目的のある行動（外部および内部の行動）について推論するよう設計された、自律的で適応性のあるインテリジェントシステム

Foundation Agents の3つの重要な柱は次の通りです：

持続的な自律性（Sustained Autonomy）：人間の段階的な介入なしに長期目標に向けて独立して動作する能力
適応学習（Adaptive Learning）：多様な経験を通じて内部表現を継続的に進化させる能力
目的を持った推論（Purposeful Reasoning）：内部で維持される複雑な目標と価値観に導かれた行動を生成する能力

これらの基本特性に加えて、Foundation Agents の中核となる能力には以下が含まれます：

能動的かつマルチモーダルな知覚：様々な形式の情報を積極的に取得・処理する能力
動的な認知的適応：新しい観察や経験を統合する学習を通じた適応能力
目的のある推論：複雑な抽象的な目標を実行可能なタスクに分解し、戦略的に環境を探索する能力
協調的なマルチエージェント構造：複雑なタスクや目標を集団で達成するために協力できる能力

Foundation Agents は、人間の脳にインスパイアされたモジュール型のアーキテクチャを採用しており、知覚、認知、行動のループとして機能します。特に認知モジュールは、記憶、世界モデリング、報酬処理、感情システム、目標設定、推論など、人間の脳の階層的かつ報酬駆動型のプロセスに似た構造を持っています。

このアーキテクチャにより、Foundation Agents は環境との継続的な相互作用を通じて学習し、適応し、目的を持って行動することができます。次のセクションでは、これらのコンポーネントを詳しく見ていきましょう。

Core Components：脳型構造の中核要素

Foundation Agents の設計は、認知科学や神経科学の原則を統合したモジュール型のアーキテクチャに基づいています。このセクションでは、Foundation Agents を構成する主要なコンポーネントについて詳しく説明します。

認知システム：AIの「思考」プロセス

認知システムは、Foundation Agents の「脳」として機能し、知覚情報の処理から意思決定、計画立案まで多様な知的プロセスを担当します。人間の認知システムが複数の特殊化された神経回路によって構成されているように、AIエージェントの認知システムも複数の機能モジュールから構成されています。

認知システムの主な要素：

学習：メンタルステート全体の包括的なアップデートから特定の認知コンポーネントの洗練まで、様々なレベルで発生します
推論：演繹的推論、帰納的推論、アブダクションなどの多様な推論戦略を使用し、構造化された推論と非構造化された推論の両方のアプローチを用いて行動を選択します
計画：初期状態から目標状態への潜在的な経路を構築するプロセスで、実行前に仮想的な行動シーケンスを生成します

人間の脳における前頭葉が計画、意思決定、論理的推論、ワーキングメモリなどの高次認知機能に不可欠であるように、AIエージェントの認知システムもこれらの機能を模倣しようとしています。しかし、計画と意思決定は中程度に探求されている（L2）一方で、自己認識や認知的柔軟性、抑制制御などの分野はまだあまり探求されていない（L3）状態です。

認知システムはエージェントループ（知覚-認知-行動）の中心的な役割を担い、知覚された情報を処理し、記憶や世界モデルなどの内部状態を参照しながら推論を行い、次に実行する行動を決定します。

記憶システム：経験の蓄積と活用

記憶システムは、Foundation Agents が過去の経験を保存し、それを将来の意思決定に活用するための基盤となります。人間の記憶システム（感覚記憶、短期記憶、長期記憶）からインスピレーションを得たAIエージェントの記憶は、情報の一時的な保持から長期的な知識の蓄積まで、様々な時間スケールと処理レベルで情報を管理します。

記憶システムの主要な構造：

感覚記憶：環境からの生のデータを短時間保持するバッファ
短期記憶：
- 文脈記憶：現在のタスクや対話に関連する情報を保持
- ワーキングメモリ：情報の操作や推論に必要な一時的な記憶領域
長期記憶：永続的な知識や経験を保存する領域

記憶のライフサイクルは、保持（獲得、符号化、派生）と検索の二つの主要なプロセスで構成されます：

獲得：環境からの生の知覚情報を取り込む初期段階
符号化：フィルタリングされた知覚情報をストレージに適した内部表現に変換する段階
派生：獲得・符号化された記憶から意味のある知識や洞察を抽出する段階
検索とマッチング：大規模な記憶プールから適切な記憶フラグメントを効率的かつ正確に抽出するプロセス

記憶システムは独立したモジュールではなく、知覚、計画、推論、行動選択といった他の認知機能と深く相互に結びついています。例えば、世界モデルは記憶に蓄積された経験に基づいて予測を生成し、記憶は世界モデルの予測を洗練するための情報を提供する相互関係があります。また、報酬信号が記憶の符号化や破棄に影響を与えることも示唆されています。

高度なAIエージェントの記憶システムの設計には、情報の効率的な保存と検索、長期的な一貫性の維持、プライバシーとセキュリティの確保など、多くの課題があります。現在のAIエージェントの記憶システムは、人間の記憶の並列処理能力や連想性、曖昧さへの対応能力などの点でまだ発展途上にあります。

世界モデル：環境の内部表現

世界モデル（World Model）は、エージェントが環境に対する理解を内部的に表現し、現実世界での試行錯誤なしに未来の状態を予測し推論することを可能にするコンポーネントです。これは、結果について推論し予測を可能にする、高度に構造化された予測的な長期記憶の一形態と見なすことができます。

世界モデルの主な役割：

知覚情報を統合し、環境の一貫した表現を構築する
行動の結果を予測し、計画立案や意思決定をサポートする
不完全な観測から環境の状態を推論する
新しい環境への一般化や適応を可能にする

世界モデルは、記憶システムと密接に関連しています。記憶から得られた過去の経験や学習されたパターンを基に、世界モデルは文脈依存的な推論や将来予測を行います。また、知覚モジュールからの正確な感覚入力に大きく依存し、行動モジュールの意思決定プロセスを駆動します。

AI世界モデルの設計には様々なアプローチがあり、上図のように4つの主要なパラダイムが存在します：

暗黙的パラダイム（Implicit Paradigm）：単一のニューラルネットワークが、明示的な分解なしに環境の遷移と観測のマッピングをエンコードします
明示的パラダイム（Explicit Paradigm）：エージェントが環境の遷移関数と観測関数を直接モデル化します
シミュレーターベースパラダイム（Simulator-Based Paradigm）：外部シミュレーターや物理世界を環境の真の表現として使用します
ハイブリッドパラダイム（Hybrid Paradigm）：学習されたサブモジュールと外部コンポーネントを組み合わせます

世界モデルは、エージェントの学習システムにおいて中心的な役割を果たしています。Reflexionや ExpeL のようなシステムを通じて、エージェントは経験の収集・分析・適用という完全なサイクルを自律的に管理し、成功と失敗の両方から効果的に学習することができます。

ただし、効果的な世界モデルの開発には、現実世界の複雑さの管理、適切な抽象度レベルの決定、マルチモーダル情報の統合、不確実性の処理など、多くの課題が存在します。将来的には、時間的・空間的な複数のスケールにわたる予測の統合や、汎化と専門知識のバランスが重要になるでしょう。

報酬メカニズム：行動の動機づけ

報酬メカニズム（Reward）は、Foundation Agents の行動選択や学習プロセスを導く中心的なシグナルです。特に強化学習のシナリオでは、報酬はエージェントが環境内でどのように行動すべきかを示す指針となります。

人間の脳では、ドーパミンなどの神経伝達物質を介した報酬回路が行動の動機づけや学習に重要な役割を果たしていますが、AIエージェントの報酬は数学的に定義された外部からの信号に依存しています。これは、AIエージェントが感情的な直感や本能的な衝動を持たないことを意味し、その学習は報酬信号の設計に大きく左右されます。

報酬メカニズムは、その起源に基づいて主に以下のカテゴリに分類されます：

外部報酬（Extrinsic Rewards）：
- 密な報酬（Dense Reward）：頻繁なフィードバックを提供
- 疎な報酬（Sparse Reward）：主要な目標達成時のみ発生
- 遅延報酬（Delayed Reward）：一連の行動の後に発生
- 適応報酬（Adaptive Reward）：エージェントの進捗に応じて変化
内部報酬（Intrinsic Rewards）：
- 好奇心駆動型報酬（Curiosity-Driven Reward）：新規性の探求を促進
- 能力ベース報酬（Competence-Based Reward）：スキル向上に報酬を与える
- 探索報酬（Exploration Reward）：未探索の領域への探索を奨励
ハイブリッド報酬（Hybrid Rewards）：
- 外部報酬と内部報酬を統合したフレームワーク
階層的報酬（Hierarchical Rewards）：
- 複雑な目標を階層的なサブゴールに分解し、それぞれに異なる報酬を関連付ける

報酬メカニズムは単なる結果駆動型のフィードバックだけでなく、知覚、感情、記憶などの他の認知モジュールと連携する中心的な制御機構として機能します。例えば：

知覚（Perception）：報酬信号が注意メカニズムを調整し、特定のパターンを強化
感情（Emotion）：報酬が感情のような表現の出現を導き、対話スタイルを調整
記憶（Memory）：報酬信号が知識のエンコード、再利用、破棄の方法を形作る

報酬メカニズムの課題としては、報酬の疎性と遅延（特定の行動に報酬を正確に関連付けることが難しい）、報酬ハッキングの可能性（意図しない抜け穴の悪用）、報酬の誤指定（真のタスク目標を完全に捉えていない報酬設計）などが挙げられます。

また、LLMベースのエージェントの安全性とアラインメントにおいて報酬は重要な役割を果たします。従来の安全性アラインメントは主に有害な結果の防止に焦点を当てていましたが、スーパーアラインメントの概念では、長期的な目標表現をエージェントの意思決定プロセスに直接組み込むことで、意図された機能を高い能力で実行し、長期的な戦略計画を可能にすることを目指しています。

感情モデリング：AI における感情の役割

感情モデリング（Emotion Modeling）は、LLMを基盤とするエージェントに感情的な処理能力を組み込むことで、よりスマートで適応性があり、環境をより深く理解できるシステムを実現するためのコンポーネントです。人間の思考、意思決定、他者とのインタラクションにおいて感情が果たす重要な役割を考慮すると、AIエージェントにも感情的な要素を導入することは自然な発展と言えます。

感情モデリングの理論的基盤として、以下のような心理学的・神経科学的な感情理論が重要です：

カテゴリカル理論：Ekmanの基本的な感情（喜び、悲しみ、怒りなど）を分類
次元モデル：Russellの感情を快-不快、覚醒-睡眠などの連続軸で表現するCircumplexモデル
ハイブリッド・構成要素モデル：Plutchikの感情の輪など、両方の側面を統合
神経認知論的視点：DamasioやLeDouxによる脳の仕組みに基づく感情理論

AIエージェントへの感情の組み込みには、以下のようなアプローチが考えられます：

意思決定ツールとしての感情：タスクの優先順位付け、リスクの理解、新しい課題への適応を支援
感情的刺激のプロンプト埋め込み：LLMの注意メカニズムに影響を与え、よりニュアンスのある出力を生成
マルチモーダルデータの統合：音声、視覚、テキストを組み合わせた感情認識と推論

AIによる人間の感情の理解と分析も重要な側面です：

明示的な手がかりがない場合でも、LLMは潜在的な感情について推論できる
Chain of Thought（連鎖思考）プロンプティングにより、感情の推論が可能
マルチモーダル信号（音声、画像など）の統合により、より深い感情状態を捉える

AIの感情的な反応を操作する方法としては：

特定のペルソナや役割を促すプロンプトの使用
ファインチューニングによる感情のより安定的な誘発
心理学的ベンチマークを通じて特定されたニューロンの直接操作

感情モデリングは、Foundation Agentsの適応学習と目的を持った推論を強化する可能性があります。感情は、注意の変調、学習率の調整、意思決定の閾値の変更などを通じて、エージェントの行動と認知プロセスを導くことができるため、環境への適応能力を高めます。また、目標の優先順位付けやリスクの評価に影響を与えることで、より目的を持った行動を促す可能性があります。

ただし、感情AIの急速な発展には倫理的および安全性の懸念も伴います：

広告や政治における操作やプライバシー侵害のリスク
職場管理や顧客サービスにおける感情の商業化に関する倫理的懸念
人間がAIシステムを擬人化することによる誤った信頼や期待

AIの感情モデリングは、人間の感情経験と根本的に区別し、適切な期待と責任あるアプリケーションを促進することが重要です。

知覚システム：環境の感知

知覚システム（Perception）は、Foundation Agents が環境から情報を取得し、解釈するための基本的な構成要素です。これは、エージェントが周囲の世界を「見る」ための窓であり、意思決定や行動のための重要な入力を提供します。

人間の知覚は五感（視覚、聴覚、味覚、嗅覚、触覚）に加え、平衡感覚、固有受容覚、温度覚、痛覚など多様な感覚を持ちますが、AIエージェントの知覚は現状では主に言語ベースで、一部のマルチモーダルな能力を持つものの、統合には限界があります。

AIエージェントにおける知覚の表現は、以下のように分類されます：

ユニモーダル（単一モダリティ）：
- テキスト（BERT など）
- 画像（ResNet など）
- 動画（ViViT など）
- 音声（FastSpeech 2 など）
クロスモーダル（複数モダリティの組み合わせ）：
- テキストと画像（CLIP など）
- テキストと動画（VideoCLIP など）
- テキストと音声（Wav2CLIP など）
- 画像と音声
マルチモーダル（多様なモダリティを統合）：
- Visual ChatGPT, HuggingGPT, MM-REACT, LLaVA-Plus, NExT-GPT など

知覚システムの最適化は、LLMベースのエージェントの信頼性と有効性を高めるために重要です。主な最適化戦略としては：

モデルレベルの強化：
- より高度なモデルアーキテクチャの開発
- 大規模で多様なデータセットでのトレーニング
- 不確実性推定の組み込み
システムレベルの最適化：
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) などの検索メカニズムの活用
- 複数のエージェント間の協調による情報共有とエラー訂正
- コンテンツと出力の調整
外部フィードバックと制御：
- 人間のフィードバックと監視の組み込み

知覚システムは様々な安全性の脅威にさらされています：

敵対的攻撃：テキスト、画像、音声などの入力データを意図的に改ざんし、エージェントを欺く試み
誤認識：動的な環境における複雑さやセンサーノイズなどによる不正確な知覚

これらの課題を緩和するためには、多様なデータセットのキュレーション、データ拡張、不確実性推定の組み込み、高度なモデルアーキテクチャの開発などが考えられます。

知覚システムは他の中核コンポーネントと密接に相互作用します。例えば、World Modelは正確な感覚入力に依存して環境に関する一貫した予測を形成し、同時に知覚プロセスを導くことができます。また、Memory システムは感覚入力をエンコードおよびフィルタリングしてから保存します。Action と Perception の関係は「Outside-In（外部から内部へ）」と「Inside-Out（内部から外部へ）」の視点から捉えることができ、エージェント自身の行動が入力信号の意味と結果を形作ります。

今後の研究では、マルチモーダル知覚の統合と調整、敵対的攻撃に対する堅牢性の向上、より自然な世界理解のための知覚システムの開発が重要な方向性となるでしょう。

行動システム：環境への働きかけ

行動システム（Action Systems）は、Foundation Agents が環境内で目標を達成するために実行できる行動を定義し、管理するコンポーネントです。LLMなどの基盤モデルが高度な推論能力を示す一方で、行動システムは、これらのモデルが現実世界やデジタル環境と直接的にインタラクトし、複雑なタスクを実行するための具体的なメカニズムを提供します。

行動システムは、エージェントが環境とインタラクトするためのインターフェースであり、その設計は、エージェントが具体的にどのような行動を取れるか、どのようにそれらの行動を学習するか、そしてどのように外部ツールを活用するかを定義します。

行動システムは主に以下の3つのパラダイムで構成されます：

行動空間（Action Space）：エージェントが実行可能なすべての行動の種類を定義します。
- 言語ベースの行動（テキスト生成、コード生成、API呼び出しなど）
- デジタル環境での行動（ゲーム操作、Webインタラクション、GUI操作など）
- 物理的な行動（ロボット操作など）
- データベースや知識グラフの操作
行動学習（Action Learning）：エージェントが環境とのインタラクションを通じて行動戦略を学習し、最適化するプロセスを指します。
- インコンテキスト学習（プロンプトによる行動生成）
- 教師あり学習（行動データの学習）
- 強化学習（報酬に基づいた行動最適化）
ツール学習（Tool Learning）：エージェントが外部のツール（API、ソフトウェア、物理デバイスなど）を発見、作成、利用する能力を指します。
- ツールの選択・呼び出し・統合
- 新しいツールの開発

行動システムは他のCore Componentsと密接に関連しています：

**認知（Cognition）**との関係：行動システムは、認知システムにおける推論や計画の結果を具体的な行動として実行します。
**知覚（Perception）**との関係：行動と知覚の間には双方向の関係があり、エージェントの行動が環境を変化させ、新たな知覚情報を生み出します。
**世界モデル（World Model）**との関係：行動システムは、世界モデルが予測する将来の状態に基づいて行動を決定します。
**記憶（Memory）**との関係：学習されたスキルやルーチンは記憶され、行動選択に影響を与えます。
**報酬（Reward）**との関係：行動の結果として得られる報酬は、行動学習を導く重要な信号となります。

行動システムは、エージェントが環境とインタラクトするためのインターフェースであるため、安全性上の脆弱性も存在します。サプライチェーン攻撃（依存する外部サービスの侵害）やツールの悪用など、様々な攻撃ベクトルが存在し、これらに対する防御策が重要となります。

今後の課題としては、効率性の向上（リアルタイムアプリケーションでの迅速な応答）、行動評価の改善（競合する情報の中から正しい行動を選択する能力）、基盤モデルと外部ツールのバランス、ロバストで汎用的な行動空間の構築、連続信号と離散信号のギャップの解消などが挙げられます。

この節では、Foundation Agentsの中核となるコンポーネントについて説明してきました。次節では、これらのコンポーネントを基盤として、エージェントがどのように自律的に能力を向上させていく「自己進化メカニズム」について探究していきます。

自己進化メカニズム：自律的な能力向上

Foundation Agents が単なる静的なシステムではなく、継続的に学習し、適応し、進化するためには、自己進化メカニズムが不可欠です。この節では、エージェントが人間の介入なしに自律的に能力を洗練し、新たな課題に適応するための方法について説明します。

最適化空間と次元：進化の方向性

自己進化において、インテリジェントエージェントはさまざまな側面を最適化の対象とし、それらを体系的に理解・改善することで全体的な能力向上を図ります。主な最適化空間は以下の通りです：

プロンプト最適化（Prompt Optimization）：
- LLMベースのエージェントの基本的なインタラクションパターンを向上させるための基礎層
- 評価関数 $\phi_{eval}$ に基づいて、プロンプトの進化を導く
- 評価シグナル（最も効果的なプロンプトを特定）と最適化シグナル（改善のための詳細なガイダンス）の2種類のシグナルを活用
ワークフロー最適化（Workflow Optimization）：
- 複数のLLMコンポーネントが連携する現代のAIシステムにおけるエージェントワークフローの最適化
- グラフベース、ニューラルネットワークベース、コードベースの表現形式を活用
- 利用可能な言語モデル、温度パラメータ、プロンプトスペース、出力フォーマットスペースといった次元で構成
ツール最適化（Tool Optimization）：
- エージェントが利用可能なツールをどのように選択、呼び出し、統合して問題をより効率的に解決するかを評価・改良
- ツールの学習（Tool Learning）とツールの作成（Tool Creation）の2つの補完的な戦略
- 推論戦略（CoT、ToT、DFS-DTなど）を活用した洗練された意思決定プロセス
包括的な自律エージェント最適化（Comprehensive Autonomous Agent Optimization）：
- エージェントシステム全体の複数のコンポーネントを同時に最適化
- 局所最適解を回避し、全体的なパフォーマンスを向上

最適化の次元（Dimensions of Optimization）としては、パフォーマンス（Performance）、推論コスト（Inference cost）、遅延（Latency）の3つの標準的なメトリックが中心となります。これらの次元に沿って、エージェントは継続的にパフォーマンスを向上させ、効率性を高めていきます。

自己進化の課題としては、局所最適解への陥りやすさ、ワークフローやノード数の増加に伴うスケーラビリティの問題、計算リソースやデータ要件、オンライン学習における安定性の問題などが挙げられます。これらの課題に対処するために、より効率的な最適化戦略、メタ最適化アプローチ、および理論的理解の深化が今後の研究の重要な方向性となります。

LLMをオプティマイザーとして活用

自己進化の重要な側面として、大規模言語モデル（LLM）自体をオプティマイザー（最適化エンジン）として活用する手法があります。従来の手動設計に頼るのではなく、LLMを駆使してエージェントのコンポーネントや行動戦略を自動的に改善することが、自己進化の鍵となります。

LLMをオプティマイザーとして活用する利点：

自然言語を介して広範な解空間を探索できる
複雑で異質なパラメータ（プロンプト、ツール実装など）を最適化できる
勾配ベースや強化学習ベースのアプローチなどの伝統的な最適化手法の効率的な代替となる

LLMを活用した最適化手法には以下のようなものがあります：

評価信号による最適化：
- 最も効果的な既存のプロンプトを評価に基づいて選択
- それらの出力を基に反復的にプロンプトを改良（SPO、Evoprompt、PromptBreederなど）
最適化信号による最適化：
- 明示的な最適化信号を用いて改善の方向性を示す（OPRO、ProTegi、TextGrad、Revolveなど）
- TextGradは、フィードバック信号に基づいてテキスト形式の改良指示（LLM勾配）を生成
ランダムサーチ：
- 候補となる決定変数を反復的にサンプリング
- 各イテレーションで最も性能の高いものを選択
勾配近似：
- 明示的な勾配計算を避け、LLMを「LLM勾配演算子」として利用
- テキスト形式の改良方向を生成
ベイズ最適化と代理モデル：
- 評価コストが高い場合に代理モデルを構築
- それに基づいて有望な解を探索

LLMベースの最適化の重要な特徴は、反復的な更新ステップです。モデルが生成した修正案を評価し、それに基づいて目的を洗練するというプロセスは、エージェントが経験から学習し、徐々に性能を向上させる自己進化の概念と深く結びついています。

LLMによる自己進化メカニズムをエージェントに組み込むことには、以下のような利点があります：

スケーラビリティの向上：手動設計の限界を超えて大規模なシステムを最適化できる
開発コストの削減：人間の介入なしに自動的な改善が可能
自然な知能の発達との整合：学習と適応を通じた進化という自然な知能発達のプロセスを模倣

ただし、LLMをオプティマイザーとして活用する際の課題もあります：

評価の複雑さ：最適化の目標や制約条件を適切に定義することが難しい
計算コスト：大規模なLLMの反復的な実行は計算リソースを多く消費する
局所最適解：グローバルな最適解ではなく局所的な改善に陥りやすい

これらの課題に対処しながら、LLMをオプティマイザーとして活用する手法は、自己進化するFoundation Agentsの実現に向けた重要なアプローチとなっています。

オンラインとオフラインの自己改善

Foundation Agents の自己進化には、オンラインとオフラインという2つの主要な自己改善パラダイムがあります。これらは異なるアプローチで自律的な進化を実現するもので、それぞれに固有の利点と適用シナリオがあります。

オンライン自己改善（Online Self-Improvement）

オンライン自己改善は、エージェントが即時のフィードバックに基づいてリアルタイムでその行動を動的に調整する最適化を指します。このパラダイムでは、エージェントは反復的なフィードバックループにおいて、タスクの成功、遅延、コスト、安定性などの主要なパフォーマンス指標を継続的に最適化します。

主要なオンライン自己改善戦略：

反復的フィードバックと自己反省：
- エージェントが自身の出力を反復的に批判し、洗練する
- Reflexion, Self-Refine, Tree of Thoughts, ReActなどの手法
- 自己整合性を利用した最も一貫性のあるソリューションの選択
- プロセス報酬モデル（PRM）を活用した最良ソリューションの選択
マルチエージェントシステムにおける能動的探索：
- 複数のエージェントによる新しいパターンやワークフローの改善の探索
- MetaGPT, CAMEL, ChatDevなどのマルチロール/マルチエージェントエコシステム
- リアルタイムの相互作用と継続的なフィードバック交換
リアルタイム報酬形成：
- 固定されたオフラインの報酬仕様ではなく、即時のフィードバック信号の統合
- 内部報酬関数とポリシーの適応
- パフォーマンス、計算コスト、遅延のトレードオフを調整する自己適応型報酬キャリブレーション
動的パラメータ調整：
- プロンプトテンプレート、ツール呼び出しの閾値、検索ヒューリスティックなどの内部パラメータをリアルタイムで自律的に更新
- 勾配不要または近似勾配法の利用
- Self-Steering Optimization (SSO)などの手法

オフライン自己改善（Offline Self-Improvement）

オフライン自己改善は、構造化されたバッチベースの最適化を利用します。このパラダイムでは、高品質のキュレーションされたデータセットを用いた計画的なトレーニングによって、エージェントの汎化能力を向上させます。

主要なオフライン自己改善戦略：

バッチパラメータ更新とファインチューニング：
- 大規模なデータセットに対するモデルパラメータの更新
- 事前トレーニングされたモデルの特定タスクへの微調整
メタ最適化：
- タスクパフォーマンスだけでなく、最適化アルゴリズム自体の洗練
- ハイパーパラメータの最適化
- 最適化プロセスの動的な再構築
体系的な報酬モデルのキャリブレーション：
- 報酬モデルの正確なキャリブレーション
- 階層的またはリストワイズな報酬統合フレームワーク（LIREなど）
- 勾配ベースの報酬最適化

オンラインとオフライン改善の比較

オンラインとオフラインの最適化は、それぞれ補完的な利点を提供します：

オンライン最適化：
- 動的な環境での優れた適応性
- リアルタイムフィードバックによる継続的な学習
- インタラクティブエージェント、リアルタイム意思決定に適する
- ただし、頻繁な更新は不安定性やドリフトを引き起こす可能性あり
オフライン最適化：
- 構造化された高忠実度トレーニング
- 展開前の堅牢で安定したパフォーマンス保証
- バッチトレーニング、ファインチューニング、メタ最適化の活用
- ただし、オンライン学習の俊敏性に欠け、新シナリオへの適応が困難

ハイブリッドアプローチ

多くの現代システムは、オンラインとオフラインの両方の方法の制限を認識し、ハイブリッド最適化戦略を採用しています：

オフライン事前トレーニング：
- キュレーションされたデータセットでの広範なオフライン学習
- 推論や意思決定などの基本的なスキルの確立
動的適応のためのオンラインファインチューニング：
- リアルタイムフィードバックに基づく自律的評価と調整
- エージェント固有のワークフローと行動のリアルタイム最適化
長期的改善のための定期的なオフライン統合：
- オンラインインタラクション中に特定された改善の体系的な統合
- 長期的な安定性と有効性の維持

このハイブリッドアプローチにより、エージェントは即時の応答性と安定した長期的な改善の両方を備え、自律型ロボット工学、パーソナライズされたインテリジェントアシスタント、インタラクティブシステムなどの複雑な実世界のシナリオに適しています。

自己改善メカニズムは、Foundation Agents が継続的に学習し、適応し、進化する能力の中核をなしています。オンライン、オフライン、そしてハイブリッドアプローチを通じて、エージェントは人間のレベルの能力を達成し、次のセクションで説明する科学的発見などの分野で革新を推進する可能性を秘めています。

科学的発見と知能の進化

Foundation Agents の自己進化においては、科学的知識の発見が重要な役割を果たします。科学者AIとして自然をより深く理解し、知識の限界を広げることで、エージェント自身の知能も進化していきます。

知識と知能の定義

まず、議論を明確にするために、知識と知能について定義します：

知識：合理的な仮説を正当化または反駁するためのデータと情報の収集プロセス
知能：未知の情報に関する予測確率分布と現実世界の確率分布の間のKLダイバージェンスによって測定される能力。正確な予測を行う能力が高いほど、エージェントはより知的であると見なされます。

科学的知識発見においては、限られたデータから物理世界の未知の側面を推論することが知能の主要な目的となります。

知能成長の統計的性質

エージェントの知能は、獲得した知識の非減少関数であり、新しい測定結果がより予期しないものであれば、知能の成長率は高くなります。この観点から、科学者エージェントは、既存の知識を活用して定義済みの目標を達成するエージェントとは異なり、知識のフロンティアを拡大するために探求を優先する好奇心駆動型のエージェントの一種として特徴づけられます。

エージェントの知能がどれだけ迅速に進化するかは、既知の情報を拡大するための戦略によって決まります。既存の知識ベース $M_{mem}^t$ に対して、世界モデル $M_{wm}^t$ のパラメータ $\theta$ は最適化され、KLダイバージェンス $D_K(\theta, M_{mem}^t)$ を最小化し、エージェントの知能 $IQ_{agent}^t$ を最大化するようになります。

科学的知識発見のワークフロー

自律的な科学的知識発見のワークフローには、以下の要素が含まれます：

仮説生成：既存の知識に基づいて新たな仮説を立てる
プロトコル計画：仮説を検証するための実験計画を立案
実験と計算の実施：計画に従って実験や計算を行う
データ分析：結果を分析し解釈する
含意の導出：分析から科学的知見を導き出す
仮説の改訂：結果に基づいて仮説を修正する

知覚し、学習し、推論し、行動できるエージェントは、APIを使用して物理的な機器と対話し、科学的知識を取得し、知識ベースを反復的に強化することによって、このようなワークフローを自律的に推進することができます。

自律的科学発見システムの例

様々な自律的科学発見システムが開発されています：

AI Scientist：完全に自動化された科学的発見のためのシステムで、独自のアイデア生成、コード記述、計算実験の実行、結果の視覚化、科学論文の作成ができる
Agent Laboratory：文献レビュー、計算実験、レポート作成を含む研究プロセス全体を自律的に実行
Genesis：多数のバイオリアクターを制御し、質量分析を実行し、実験的観察をシステム生物学モデルの改善に適用できる自動化システム
Virtual Lab：AI駆動型の研究環境で、新しいSARS-CoV-2ナノボディの設計と実験的検証を支援
ChemAgent：動的な自己更新メモリを通じて化学的推論を改善
MOLLEO：候補となる薬物分子の修正に関する仮説を反復的に提案・評価し、薬物発見を強化
ChemOS 2.0：化学自己駆動型研究所における高性能材料の自律的発見を可能にする

発見された知識によるエージェントの精神状態の強化

発見された科学的知識は、エージェントの内部状態（記憶 $M_{mem}^t$、世界モデル $M_{wm}^t$、報酬システム $M_{rew}^t$ など）を強化します。これにより、エージェントの予測能力、推論能力、問題解決能力が向上し、さらなる発見の土台となります。

技術的準備と課題

エージェントの自己進化は、初期の成功によって有望な方向性が示されていますが、完全に自律的な自己進化を達成するには、以下の3つの基本的な能力の技術成熟度を考慮する必要があります：

現実世界との相互作用：物理的な実験装置や計測機器との連携
複雑な推論：科学的仮説の生成と検証に必要な高度な推論能力
事前知識の統合：既存の科学的知識の効果的な取り込みと活用

これらの能力の成熟度を高め、エージェントが自律的に科学的発見を行い、その知識に基づいて自己を進化させるシステムの開発が、今後の重要な研究方向となります。

次節では、単一のエージェントではなく、複数のエージェントが協力し合って進化する「協調的および進化的システム」について探ります。

協調的および進化的システム：集合知能の創発

Foundation Agentsの能力をさらに拡張するために、複数のエージェントが協力し合い、集合知能を形成する「協調的および進化的システム」が重要な研究分野となっています。このセクションでは、LLMを基盤とするマルチエージェントシステム（LLM-MAS）における協力の様々な形態と、それを実現するための方法論について解説します。

マルチエージェントシステムの設計

LLMを基盤とするマルチエージェントシステム（LLM-MAS）の設計においては、協調目標（agents が達成しようとする明示的な目的）と協調規範（agents 間の相互作用を支配するルール、制約、慣習）が、システム全体の振る舞い、相互作用のパターン、そして有効性を形作る基礎的な要素となります。

LLM-MASの主要カテゴリ

協調目標と協調規範の組み合わせに基づいて、LLM-MASは以下の3つの主要なカテゴリに分類されます：

戦略的学習（Strategic Learning）：
- agents が個々の目標または部分的に対立する目標を追求するゲーム理論的な文脈
- 相互作用は協力的、競争的、または混合的
- 事前に定義されたゲームのルールと相互作用の規範によって導かれる
モデリングとシミュレーション（Modeling and Simulation）：
- agents は多様な環境的または社会的要因によって駆動され、概ね独立して行動
- 相互作用は必ずしも共通の目標に収束せず、自然発生的に生じる
- 大規模な社会的または経済的シミュレーションにおける複雑なダイナミクスを反映
協調的タスク解決（Collaborative Task Solving）：
- 明示的に共有された目標を達成するための体系的な協調を重視
- agents は明確に定義された役割と段階的なプロセスに従う
- 集団的な目標に向けて行動を同期させるための高度に事前定義された協調規範を採用

エージェントの構成（チーム編成）

マルチエージェントシステムにおけるagentsは、均一（Homogeneous）であるか異質（Heterogeneous）であるかに分類できます：

均一なagents：
- 同一の能力、行動空間、観測空間を共有
- 主にタスクの並列化によって効率を向上
- 単純なタスクの分散処理に適している
異質なagents：
- 異なるペルソナ、能力、行動空間を持つ
- 専門化された役割を担うことができる
- より複雑なタスクを解決するのに適している

興味深いことに、最初期には均一な特性を持っていたとしても、環境との相互作用を通じて、時間とともに異質な振る舞いが生まれる可能性があります。

人間の参加（Human-AI Collaboration）

マルチエージェントシステムの開発の目的は、人間の能力と認知を拡張し、最終的には人間の幸福に貢献することです。そのため、多くのシステムで人間の参加が考慮されています。人間とagentsの間のコミュニケーションは、自然言語または構造化された情報の形で行われ、効果的な統合とチームワークが重要となります。

これらの設計要素を考慮することで、効果的なマルチエージェントシステムを構築することができます。次のセクションでは、こうしたシステムにおけるコミュニケーションの構造について詳しく見ていきます。

コミュニケーション・トポロジー

マルチエージェントシステム（MAS）におけるコミュニケーション・トポロジー（Communication Topology）は、エージェント間の情報伝達の構造を定義し、システム全体の効率性、堅牢性、適応性に大きな影響を与えます。

静的トポロジー vs. 動的トポロジー

コミュニケーション・トポロジーは、大きく静的（Static）トポロジーと動的（Dynamic）トポロジーに分けられます：

静的トポロジー

システム実行中にほとんど変化しない、あらかじめ定められた構造を持ちます。主に以下の3つの形態があります：

階層型（Layered）トポロジー：
- タスクを順序立てて実行するのに適している
- 上位のエージェントがボトルネックになる可能性あり
- 例：AutoAgents, ChatDev
分散型（Decentralized）トポロジー：
- エージェントがピアツーピアで相互作用
- 中央のコーディネーターなし
- 耐障害性に優れるが、全体的な一貫性維持が難しい
集中型（Centralized）トポロジー：
- マスターコーディネーターが情報を収集し、周辺エージェントを指示
- リソース管理やグローバルな視点の共有に優れる
- 中央ノードがボトルネックになる可能性あり
- 例：Lyfe Agents

動的トポロジー

パフォーマンス、ワークロードの変化、戦略的な制約などに応じて、エージェント間の接続パターンが実行時に変化します。以下のような構築方法があります：

探索ベースの手法：
- ADASのようなメタエージェント探索アルゴリズムを使用
- Aflowのようなモンテカルロ木探索（MCTS）を用いたワークフロー拡張
LLMベースの手法：
- LLMの生成能力を活用して動的なトポロジーを構築・適応
- Dylanのような時間的フィードフォワードネットワーク（T-FFN）モデル
- AutoAgentsのような動的ドラフティング-実行パイプライン
- ScoreFlowのような勾配ベース最適化による継続的再構成

動的トポロジーの応用

動的トポロジーは、以下のような様々な領域で応用されています：

社会シミュレーション：OASISやProjectSidのような動的な社会ネットワークのシミュレーション
医療分野：AI hospitalやagent hospitalによる実際の医療ワークフローのシミュレーション

動的トポロジーの課題

動的トポロジーには、以下のような課題も存在します：

複雑性とリソース効率：
- 複雑でリソースを大量に消費する構造に最適化される傾向
- トレーニングコストが高く、大規模適用が制限される可能性
推論効率：
- タスクの難易度に応じた動的リソース割り当ての困難さ
- 過度に複雑なトポロジーによる非効率性

スケーラビリティの考慮事項

エージェント数が増加するにつれて、コミュニケーション経路が指数関数的に増加するため、スケーラビリティはLLMベースのMASにおける重要な課題です。以下のアプローチがスケーラビリティの向上に役立ちます：

有向非巡回グラフ（DAG）構造：より多くのノードを効率的に処理
自己組織化エージェント：動的な増殖とタスクの分散により、エージェントあたりのワークロードを一定に維持
ハイブリッドアーキテクチャ：集中型の監督と分散型のサブチームを組み合わせ

マルチエージェントシステムにおけるコミュニケーション・トポロジーの適切な設計は、システム全体の効率性、堅牢性、適応性を大きく左右します。次のセクションでは、こうしたシステムにおける協調のパラダイムとメカニズムについて詳しく見ていきます。

協調パラダイムとメカニズム

マルチエージェントシステムにおける協調は、エージェント間の相互作用の目的、情報の流れ、知識の統合、出力の焦点に基づいて、様々なパラダイムに分類されます。これらのパラダイムは、エージェントがどのように協力し、共通の目標を達成するかを定義します。

協調のパラダイム

合意形成指向型（Consensus-oriented）：
- 交渉、投票、社会選択の枠組みを通じて、システム全体の最終的な目標を調和
- 異なる知識を統合し、共通理解を確立
- 複雑な問題解決における共同意思決定を支援
- 例：MedAgents、AI Hospital（医療診断の協調）、GPTSwarm（グラフ構造での協力）、RECONCILE（ラウンドテーブル議論と投票）
協調学習型（Collaborative Learning）：
- 類似したエージェント間での相互作用を通じて経験を共有
- 戦略学習、問題解決、スキル習得能力の向上
- 他者の行動観察による戦略学習と適応
- 例：MAS-CTC（チーム間の洞察共有）、MOBA（グローバル/ローカルエージェントの連携）
教育/指導型（Teaching/Mentoring）：
- 経験豊富なエージェントから経験の少ないエージェントへの知識・スキル伝達
- 一方向的な知識移転
- 伝統的な教育モデルに基づいた直接的指示
タスク指向型（Task-oriented）：
- 共通目標達成のための効果的な調整とタスク分解
- 確立されたタスク依存関係に従った処理
- 例：MetaGPT、ChatDev（ソフトウェア開発ワークフロー）、EoT、GPTSwarm（構造化された推論）

協調のメカニズム

これらの協調パラダイムを支える具体的なメカニズムとして、以下の要素があります：

コミュニケーション（Communication）：
- 効果的なエージェント間・人間とAIの間の情報交換
- 様々なコミュニケーショントポロジー（集中型、分散型、階層型）
- タスク駆動型のプロトコル調整
意思決定（Decision-Making）：
- 共同意思決定プロセス
- 独裁的意思決定（単一エージェント依存）vs 集団的意思決定（投票・交渉）
- 多様な意思決定方法による協調効率の向上
学習と進化（Learning and Evolution）：
- 相互作用、フィードバック、反復学習を通じた継続的な適応・改善
- パラメータベースの学習（通信ログを用いたLLMのトレーニング）
- マルチエージェント共同ファインチューニングによる能力向上
ツール利用（Tool Utilization）：
- デジタル環境や物理環境で操作するためのインターフェース・機器の活用
- ツールの発見、作成、利用による問題解決範囲の拡大
- 検索エンジン、データベース、コーディング環境などの活用

これらのメカニズムが適切に機能することで、マルチエージェントシステムは効率的に協調し、複雑なタスクを解決することができます。

課題と今後の方向性

LLM-MASにおける協力の形態とメカニズムの研究はまだ発展途上であり、以下のような課題が残されています：

知識の公平性：協調学習における知識共有の公平性確保
バイアスの伝播：エージェント間での偏見や誤情報の拡散防止
スケーラビリティ：大規模エージェントシステムにおける効率的な協調実現
統一コミュニケーションフレームワークの欠如：標準化されたプロトコルの必要性

今後の研究では、これらの課題に取り組みながら、より高度で柔軟かつ効果的な協調システムを構築し、真の集団知能と自律的な進化を実現していくことが期待されます。

次のセクションでは、こうした協調システムから生まれる集合知能と適応について詳しく見ていきます。

集合知能と適応

マルチエージェントシステムにおける集合知能（Collective Intelligence）と適応（Adaptation）は、個々のエージェントの能力を超えた問題解決能力や、環境への適応能力を生み出す重要な側面です。

集合知能（Collective Intelligence）

集合知能は、個々のエージェントの能力を超える問題解決能力をグループのエージェントが示す能力を指します。この概念の基礎には「群衆の知恵（Wisdom of Crowds）」があり、多様で独立したエージェントが単独の専門家よりも優れた意思決定を行える可能性があります。

集合知能の主な特徴：

創発的行動：エージェントの相互作用から、明示的にプログラムされていない新しい複雑な行動が自発的に現れる
- 信頼構築、戦略的協力、リーダーシップなどの行動の出現
- 例：Cooperative Embodied Language Agent (CoELA)では、マルチエージェントの輸送タスクで従来手法より40%効率向上
より高度な意思決定能力：
- 「集団思考」や個々の認知バイアスの克服
- 様々な視点の統合による一貫性のある解決策
社会規範の自発的出現：
- エージェントは継続的な相互作用を通じて社会規範を創造・評価・遵守
- これが社会秩序の基盤となり、対立減少や協調改善につながる
- 例：Project Sidのシミュレーションでは、専門化された社会的役割や文化・宗教の伝播が観察された

集合知能の出現は、動的で反復的なプロセスです。継続的な相互作用を通じて、エージェントは徐々に共通理解と集合的記憶を発展させます。個々のエージェントの異質性、環境からのフィードバック、エージェント間の相互作用が、複雑な社会ネットワークの出現と意思決定戦略の改善にとって重要です。

個々の適応（Individual Adaptability）

マルチエージェントシステムにおける個々の適応とは、過去の相互作用や経験に基づいて、エージェントが自身の行動や意思決定戦略を調整する能力を指します。これは自己進化とも定義され、エージェントの持続的な学習と改善を可能にします。

個々の適応のメカニズム：

記憶ベース学習（Memory-based learning）：
- 過去の相互作用、決定、結果の個々の記憶を維持・活用
- 時間とともに意思決定プロセスを洗練
- 例：臨床シミュレーションでの医師エージェントによる経験の蓄積と治療成績向上
共有記憶ベース学習（Shared memory-based learning）：
- 複数のエージェント間での経験・洞察の交換
- グループの集合知を活用した意思決定の最適化
パラメータベース学習（Parameter-based learning）：
- コミュニケーションログを利用したLLMのトレーニング・ファインチューニング
- 協力的な軌跡を通じた協力と推論能力の向上

LLMの統合、エージェントの記憶能力、情報交換によって、個々の適応能力は促進され、エージェントは初期目標や計画戦略を変更したり、フィードバックに基づいた訓練を通じて動的に自己進化することができます。

集合知能と個々の適応の相互作用

集合知能と個々の適応は相互に強化し合う関係にあります：

個々のエージェントの適応能力の向上は、システム全体としての集合知能を高める
集合知能からのフィードバックは、個々のエージェントの適応学習を促進する
多様なエージェントの存在が、より豊かな集合知能と適応能力を生み出す

これらの相互作用により、マルチエージェントシステムは時間とともに進化し、より複雑な問題に対処できるようになります。

次のセクションでは、こうした複雑なマルチエージェントシステムをどのように評価するのかについて見ていきます。

マルチエージェントシステムの評価

マルチエージェントシステム（MAS）の評価は、シングルエージェントの評価とは異なり、エージェント間の相互作用全体に注目する必要があります。MASの評価は、タスク指向の推論と全体的な能力評価の2つの主要な領域を含む必要があります。

タスク指向の推論評価

コーディング、知識、数学的な問題解決などの特定のタスクにおけるLLMの推論能力を、分散型問題解決を通じてどのように向上させるかを評価するベンチマークが含まれます。

主な評価ポイント：

組織化されたワークフローの有効性
エージェント間の専門化の効果
反復的な改善プロセスの価値
追加ツールの活用効率

例：MetaGPT、SWE-agent、AgentCoderなどのシステムは、マルチエージェントの協調、組織化されたワークフロー、特化されたインターフェースを通じたコード推論能力の向上を実証しています。

全体的な能力評価

単一のタスク達成を超えて、より高度なレベルでのエージェント間の相互作用を評価します。これには、協調性、推論能力、システム効率、柔軟性などの多次元的なフレームワークが含まれます。

MASの評価は主に以下の3つの次元に沿って分類できます：

協調性に焦点を当てたベンチマーク：
- 情報伝播から複雑なコミュニケーション、戦略的同期までの評価
- 例：Collab-Overcooked、COMMA、LLM-Coordination、PARTNR、VillagerBench
- 評価対象：事前の計画能力、適応能力、コミュニケーションの効果、戦略的一貫性
競争に焦点を当てたベンチマーク：
- 戦略的能力と敵対的な相互作用の評価
- 例：BattleAgentBench、MAgIC、Guandan、AgentVerse、MultiAgentBench
- 評価対象：高度な戦略的推論、不完全情報下での意思決定
適応性と回復力に焦点を当てたベンチマーク：
- 変化する予期しない環境条件下での動的な行動能力
- 混乱、障害、敵対的介入からの回復能力
- 例：AdaSocietyによる社会関係と物理環境の動的相互作用の評価

評価における課題と今後の方向性

MASの評価には、以下のような課題があります：

評価の標準化の欠如：様々なMASタスクとシナリオにわたる統一的な評価基準の不足
スケーラビリティと多様性の評価の限界：大規模で多様なエージェント群の評価手法の課題
長期的な進化と適応の測定：時間経過に伴うシステムの進化を評価する手法の不足

今後の研究では、以下のような方向性が重要となります：

MASフレームワークをいつ呼び出す必要があるかを検出するメカニズムの設計
MASフレームワークの最適化が各コンポーネントに与える影響の理解
異なる種類のAIエージェント間の接続の確立
長期的な社会的ダイナミクスや創発的行動を評価するための新しい指標の開発

MASの評価は、単なる個々のエージェントの評価の集合ではなく、エージェント間の複雑な相互作用を多角的に評価するための、特化したベンチマークと評価フレームワークが必要です。これにより、より効果的で適応性のあるマルチエージェントシステムの開発が促進されるでしょう。

次の節では、Foundation Agents の安全性に関する課題と対策について探ります。

安全で有益なAIエージェント：リスクと対策

Foundation Agents の能力が向上するにつれて、その安全性と倫理的な側面はますます重要になってきています。この節では、AIエージェントの安全性に関する脅威とその対策について詳しく説明します。

AIブレインに対する内在的安全性の脅威

AIエージェントの中核となる「ブレイン」、特に大規模言語モデル（LLM）は、様々な内部的な脆弱性の標的となりやすく、これらの脆弱性が悪用されると、エージェントが有害、倫理に反する、または意図しない行動をとる可能性があります。

主なブレインに対する脅威

Jailbreak Attacks（ジェイルブレイク攻撃）：
- AIエージェントに組み込まれた安全ガードレールを回避し、意思決定プロセスを有害な方向に誘導
- 白箱攻撃（モデルの内部パラメータへのアクセスを悪用）と黒箱攻撃（入力プロンプトのみを操作）
- 緩和策：入力のサニタイズとフィルタリング、安全評価モデルの使用、マルチエージェント議論
Prompt Injection Attacks（プロンプトインジェクション攻撃）：
- 直接プロンプトインジェクション：敵対者が入力プロンプトを直接変更
- 間接プロンプトインジェクション：悪意ある命令が外部コンテンツに埋め込まれる
- 緩和策：埋め込みベースの分類器、構造化クエリへのプロンプト書き換え、注意パターンの監視
Hallucinations（幻覚）：
- 事実と矛盾する情報を生成する問題
- エージェントの信頼性を損なう深刻な脅威
- 緩和策：RAG（外部知識ソースの活用）、不確実性推定、概念抽出
Misalignment Issues（アラインメントの問題）：
- エージェントの行動が開発者/ユーザーの意図から逸脱
- 意図しない目標の学習や悪意ある目的への能力の転用
- 緩和策：安全重視のプロンプトエンジニアリング、安全レイヤー、ガードレール
Poisoning Attacks（ポイズニング攻撃）：
- モデルポイズニング：内部パラメータの直接操作
- データポイズニング：トレーニングデータセットの侵害
- バックドアインジェクション：特定条件下での悪意ある動作の埋め込み
- 緩和策：ポイズニングデータの検出・フィルタリング、活性化クラスタリング、タスクドリフト検出

Privacy Concerns（プライバシーの懸念）：
- トレーニングデータ推論：機密情報の抽出または推測
- インタラクションデータ推論：ユーザープロンプトの漏洩
- 緩和策：差分プライバシー、連合学習、準同型暗号化、信頼できる実行環境

これらの脅威は、Safe and Beneficial AI Agents の目標を達成する上で大きな障壁となります。AIブレインが侵害されると、エージェントの安全性や信頼性が根本的に損なわれ、意図しない、または有害な結果につながる可能性があります。

今後のAIエージェント開発では、これらの内在的安全性の脅威を理解し、効果的な緩和策を実装することが不可欠です。特に、再トレーニングがコストのかかる大規模モデルにおいては、トレーニングフリーの緩和戦略の開発が重要な研究課題となっています。

非脳モジュールに対する内在的安全性の脅威

AIエージェントの安全性確保においては、中心となる「脳」（LLM）だけでなく、周辺モジュールである知覚モジュールと行動モジュールの安全性も同様に重要です。これらの非脳モジュールは、エージェントが環境とインターフェースする部分であり、固有の脆弱性を持っています。

知覚モジュールへの脅威（Perception Safety Threats）

知覚モジュールは、テキスト、画像、音声などの多様なモダリティにわたるユーザー入力を処理・解釈する役割を担いますが、その複雑さから様々な脅威にさらされています：

敵対的攻撃（Adversarial Attacks）：
- 入力データを意図的に改ざんし、エージェントを欺く試み
- テキストに対する敵対的プロンプト攻撃
- 視覚的なプロンプトマッチング
- DolphinAttackのような超音波を利用した悪意のある音声コマンドの注入
- LiDAR操作による自動運転システムの欺瞞
誤認識の問題（Misperception Issues）：
- 動的な環境における複雑な入力の解釈の誤り
- 予期しない状況への対応の失敗
- ノイズやセンサー限界による誤認識

知覚モジュールの安全性向上のためには、敵対的訓練、データ拡張、不確実性推定の組み込み、マルチモーダル入力の統合などの対策が重要です。

行動モジュールへの脅威（Action Safety Threats）

行動モジュールは、AIエージェントの計画された行動を実際のタスク実行に変換する役割を担い、意思決定と実行の間のインターフェースとなるため、特に脆弱です：

サプライチェーン攻撃（Supply Chain Attacks）：
- AIエージェントが依存するサービスを悪用し、システム全体の完全性を損なう
- 間接的なプロンプトインジェクション（IPI）攻撃
- エージェントが依存する外部APIやサービスの侵害
ツール利用のリスク（Risks in Tool Usage）：
- ツール自体は安全でも、エージェントとの相互作用で問題が生じる
- プロンプトインジェクション攻撃を通じた意図しない行動の実行
- 不正確または危険なツール使用による環境への損害
- データ漏洩リスク（機密情報の第三者APIへの送信など）

非脳モジュールの安全性確保は、AIエージェントが安全かつ有益な方法で現実世界で機能するために不可欠です。知覚モジュールと行動モジュールの脆弱性は、たとえ「脳」であるLLMが安全対策を備えていたとしても、エージェントが敵対的な入力や環境によって悪用され、意図しない、あるいは有害な行動をとる可能性を生み出します。

安全なAIエージェントの構築には、LLM自体の安全性だけでなく、エージェントがどのように環境を認識し、どのように行動するかという点における安全性も包括的に考慮する必要があります。

相互作用におけるリスク

AIエージェントの外部安全性（Extrinsic Safety）は、エージェントが外部のエンティティと相互作用する際に生じる様々なセキュリティ上の脅威と脆弱性に関するものです。これらのリスクは、エージェント-記憶、エージェント-環境、エージェント-エージェントの相互作用という3つの主要な領域で発生します。

エージェントと記憶の相互作用における脅威

インテリジェントエージェントが情報を保存、検索、文脈化するために使用する外部メモリシステム（Retrieval-Augmented Generation (RAG)など）における脆弱性：

RAGシステムへの攻撃：
- AgentPoison：知識ベースをバックドア攻撃で汚染
- ConfusedPilot：プロンプトインジェクション、検索キャッシュの悪用
- PoisonedRAG：最小限の敵対的テキスト注入によるLLM出力の操作
- Jamming：単一の敵対的「ブロッカー」ドキュメントによるサービス妨害
- BadRAG：複数の巧妙なドキュメント注入によるターゲットクエリへの誤回答誘導
- TrojanRAG：対照学習による複数のバックドアショートカットの最適化
隠密バックドア攻撃：
- 文法エラーをトリガーとして利用し、標準的なクエリには正常に動作しながら、わずかな言語的ミスがある場合に攻撃者が制御するコンテンツを検索させる

エージェントと環境の相互作用における脅威

エージェントの相互作用モードに基づいて、物理環境とデジタル環境における脅威があります：

物理環境における脅威：
- センサーのなりすまし（Sensor spoofing）：GPSスプーフィング、LiDARスプーフィングなど
- アクチュエータの操作（Actuator manipulation）：エージェントの物理的な動作の制御
- 環境ハザードの悪用（Exploiting environmental hazards）：物理的障害物の導入や環境条件の操作
- 物理的動作におけるミスアラインメント：エージェントの認識と環境の実際の制約の不一致
デジタル環境における脅威：
- コードインジェクション（Code injection）：有害なコードの導入
- データ操作（Data manipulation）：エージェントの受信情報の改ざん
- サービス妨害（Denial-of-Service attacks）：過剰なリクエストによるシステム圧迫
- リソース枯渇（Resource exhaustion）：計算リソースの消費によるシステム不安定化
- Environmental Injection Attack (EIA)：ユーザーの個人情報の秘密裏の盗取
- AdvWeb：Webエージェントを誤誘導するための自動敵対的プロンプト生成

エージェント間の相互作用における脅威

マルチエージェントシステムにおけるエージェント間の相互作用は、競争的と協力的に分けられ、それぞれに固有の脅威があります：

競争的な相互作用における脅威：
- 誤情報（Misinformation）：虚偽情報の拡散、他エージェントの欺瞞
- 相手のアルゴリズムや戦略の弱点の悪用：競争上の優位性獲得
- サービス妨害攻撃：相手システムの過負荷状態誘発
- 秘密の共謀（Covert collaboration）：規則に反した秘密協力
協力的な相互作用における脅威：
- 意図しない情報漏洩：通信中の機密データの誤共有
- エラーの伝播：あるエージェントのエラーがシステム全体に拡散
- 侵害されたエージェントによる脆弱性の拡散：攻撃者による1エージェント制御からの全体侵害
- エージェント間の同期不良：情報更新の遅延や通信遅延による意思決定障害

評価メカニズムとリスク軽減戦略

これらの外部安全性に関する脅威に対処するために、様々な評価メカニズムとリスク軽減戦略が開発されています：

AgentMonitor：エージェントの意思決定プロセスを監視し、潜在的に安全でない行動を特定
R-Judge：悪意のあるクエリと良性のクエリへの応答を評価してリスク認識を定量化
ToolEmu：制御された環境でツールの使用をシミュレートして脆弱性を明らかにする
ドメイン固有の安全ツール：ChemCrow（化学合成タスクのリスク軽減）、CLAIRify（実験安全性向上）
SciGuard：無害性と有用性の両方を測定するベンチマーク

AIエージェントがますます高度化し、複雑な環境で相互作用するようになるにつれて、外部安全性に関するリスクを理解し、効果的に軽減するための継続的な研究と開発が不可欠です。安全で有益なAIエージェントを構築するためには、これらの相互作用のリスクに対処し、包括的な安全対策を講じることが重要です。

スーパーアラインメントと安全性スケーリング則

AIの能力が指数関数的に向上する中で、人間の意図との整合性（アラインメント）を確保し、潜在的なリスクを管理するためには、これまでの安全性対策を超えた新たなパラダイムが必要となっています。このセクションでは、「スーパーアラインメント（Superalignment）」と「安全性スケーリング則（Safety Scaling Law）」という2つの重要な概念について説明します。

スーパーアラインメント（Superalignment）

スーパーアラインメントは、従来の安全性アラインメント（主に有害な結果を防ぐこと）を超えて、AIエージェントの意思決定プロセスに長期的な目標表現を直接組み込むアプローチです。

主な特徴：

複合目的関数（Composite Objective Functions）：
- 安全性、倫理的考慮、タスク効率、長期的戦略計画など、複数のパフォーマンス側面を統合
- 単一の集約された報酬信号ではなく、目標を階層的に構造化
- 複雑なタスクをより小さく解釈可能なサブゴールに分解
- 透明性向上、リアルタイム調整、長期的一貫性の維持
利点：
- より堅牢で目標主導のアラインメント戦略への転換
- 長期運用にわたる人間価値観との整合性確保
- 複雑環境における動的適応の促進
- 安全性監査と継続的改善のための解釈可能な構造提供
課題：
- 目標の曖昧さ
- 報酬の誤調整
- 価値観のずれ
- 階層的なずれ

スーパーアラインメントの成功には、AIシステムが長期にわたって人間の目標と整合し続けるよう、解釈可能性、安定性、適応性を高めることが必要です。

安全性スケーリング則（Safety Scaling Law）

安全性スケーリング則は、AIの能力が拡大するにつれて安全性リスクも非線形に増大するという根本的な緊張関係に対処するための数学的フレームワークです。

主な側面：

能力とリスクの非線形な拡大：
- モデルのパラメータ数増加とともにパフォーマンスは予測可能にスケール
- しかし安全性保証は著しく異なるダイナミクスを示す
- 安全性スケーリング則はモデルの能力拡大に応じた安全性対策のスケーリング方法を記述
安全性対策の比例的進化の必要性：
- パフォーマンス向上が安全性対策の向上を上回りがち
- 安全性対策がモデルの能力に比例して進化する必要性
現状：モデルの安全性とパフォーマンスのバランス：
- より強力なモデルは本質的に高い安全性リスクに直面
- 商用モデルとオープンソースモデルの安全性・パフォーマンス相関関係の相違
- マルチモーダルLLMの安全性に関する考察

安全性向上のための戦略：
- インコンテキスト学習の例
- 自己安全性チェック
- レッドチーム手法
- Safe RLHF（人間のフィードバックを用いた安全な強化学習）
- 安全な応答と安全でない応答を含むデータセットでのアラインメント
AI-45° Ruleとリスク管理：
- AIの能力と安全性対策の両方が同じペースで進歩することを提唱
- Red LineとYellow Lineによるリスク管理フレームワーク
- 閾値を超えるAIシステムへの厳格な保証メカニズムと安全プロトコルの適用

安全で有益なAIエージェントの実現に向けて

スーパーアラインメントと安全性スケーリング則は、将来のより高度で自律的なAIエージェントが人間の意図や価値観と安全に整合し、社会に利益をもたらすように設計・開発するための基盤となる重要な概念です。

AIの能力が向上するにつれて、その行動を予測し、制御し、人間の利益に合致させることがますます重要になります。スーパーアラインメントは長期的な整合性を確保するための設計原則を提供し、安全性スケーリング則は増大する能力に伴うリスクを理解し管理するための枠組みを提供します。

これらの概念に基づいた研究開発を進めることは、安全で有益なAIエージェントの実現に不可欠です。特に、AIシステムの能力向上と安全性対策のバランスをとりながら、複雑なタスクを遂行できる高度なエージェントの開発が今後の重要な課題となるでしょう。

まとめと今後の展望：Foundation Agents の未来

本記事では、Foundation Agents に関する包括的な概要を提供してきました。Foundation Agents は、大規模言語モデル（LLM）の急速な進歩を基盤として、脳型のモジュール構造を持ち、環境を認識し、学習し、目的を持って行動する高度に自律的なAIシステムです。

主要なポイントの要約

Foundation Agents の定義と特徴：
- 持続的な自律性、適応学習、目的を持った推論という3つの重要な柱
- 人間の脳にインスパイアされたモジュール型アーキテクチャの採用
Core Components（中核構成要素）：
- 認知システム：推論、学習、計画などの思考プロセス
- 記憶システム：短期・長期にわたる情報の保持と検索
- 世界モデル：環境の内部表現と予測
- 報酬メカニズム：行動選択と学習を導くシグナル
- 感情モデリング：意思決定と適応を支援する感情的側面
- 知覚システム：環境からの多様な情報の取得
- 行動システム：計画を実行に移すインターフェース
自己進化メカニズム：
- 最適化空間と次元：プロンプト、ワークフロー、ツール、包括的最適化
- LLMをオプティマイザーとして活用した自動改善
- オンラインとオフラインの自己改善手法の組み合わせ
- 科学的発見と知能の進化の相互強化
協調的・進化的システム：
- マルチエージェントシステムの設計における協調目標と規範
- 静的・動的なコミュニケーション・トポロジー
- 合意形成、協調学習、タスク指向などの協調パラダイム
- 集合知能と個々の適応の創発
- 多面的なマルチエージェントシステム評価フレームワーク
安全性と倫理的考慮：
- AIブレインへの内在的脅威（ジェイルブレイク、プロンプトインジェクション等）
- 非脳モジュールへのリスク（知覚・行動の脆弱性）
- 相互作用におけるリスク（メモリ、環境、他エージェントとの相互作用）
- スーパーアラインメントと安全性スケーリング則による長期的安全性確保

今後の研究と発展方向

Foundation Agents の分野は急速に発展しており、以下のような方向性が今後の重要な研究課題となるでしょう：

モジュール統合の向上：
- 知覚、認知、行動などの異なるモジュール間のよりシームレスな統合
- 多様なモダリティの効果的な処理と統合
記憶と世界モデルの進化：
- より効率的で適応的な記憶システムの開発
- 複雑な環境における正確な世界モデリング手法
自己進化メカニズムの強化：
- より効率的な最適化アルゴリズムの開発
- オンライン・オフライン学習の最適なバランスの探求
マルチエージェント協調の発展：
- 大規模マルチエージェントシステムのスケーラビリティ向上
- 集合知能の創発プロセスの解明と促進
安全性と倫理的アラインメント：
- 増大する能力に比例した安全対策の開発
- 人間の価値観との長期的なアラインメント確保
- プライバシー保護と説明可能性の向上
実世界応用の拡大：
- 科学的発見、教育、ヘルスケア、ビジネスなどへの応用
- 物理世界とデジタル世界の両方での効果的な活動

結論

Foundation Agents は、人間の脳の構造と機能から着想を得た次世代のAIシステムとして、私たちの社会や技術の未来に大きな影響を与える可能性を秘めています。これらのエージェントは、単なる言語処理や画像認識を超えて、環境を理解し、学習し、目的を持って行動する能力を持ち、科学的発見から日常生活のサポートまで、様々な領域で革新をもたらす可能性があります。

しかし、その能力の向上に伴って、安全性、倫理性、プライバシーなどの課題も同時に増大します。Foundation Agents の研究開発においては、これらの課題に正面から取り組み、人間の価値観と整合し、社会に真の利益をもたらすシステムを構築することが不可欠です。

学際的なアプローチと継続的な研究を通じて、Foundation Agents は人間と協力して複雑な問題を解決し、私たちの能力を拡張し、より良い未来を創造するパートナーとなる可能性を秘めています。その実現に向けた道のりはまだ始まったばかりですが、この分野の進展は人工知能の新たな時代の幕開けを告げるものと言えるでしょう。

この記事は「Advances and Challenges in Foundation Agents」の調査論文を基に、Foundation Agents の概念、構成要素、能力、課題について包括的に解説したものです。この分野は日々発展しており、新たな研究成果や手法が継続的に生まれています。最新の動向にもご注目ください。