「AIエージェントとは？」のブログ記事をPerplexityで書かせる（1分以内に完成！）

Created: July 17, 2024 6:01 PM
Updated: July 17, 2024 6:23 PM

Perplexityの話題が多く登場してます。AIを駆使したサーチエンジン、という位置付けでChatGPTと違う、とよく紹介されますが、確かにサーチエンジンとしての機能は優れている、と言えます。特にChatGPTと違ってかなり最近までのインターネット上のデータをトレーニングしてるので、ChatGPTの一つの欠点である、最新のデータを保有していない、という点を克服しています。

ただ単に、自然言語でサーチエンジンを利用できるサービス、という位置付けにしちゃうと、Perplexityの持っている本当の力を知る機会を逸してしまいます。複数の情報源（主としてネット上のデータ）を収集し、内容を分析し、一つの答えにまとめ上げる編集能力はものすごく優れていて、非常に広い応用方法が考えられると思います。

一つの例として、「AIエージェント」というキーワードで、ブログ記事を書いて欲しい、と要求しました。

プロンプトというほどのものじゃないけど、2000字以内、次の項目を含めて欲しい、と指示しました。（英語で指示しました）

**Write a technical blog article in 2000 words that explains about AI agents. The blog articles should have the following structure.
1. What is an AI Agent?
2. What are AI Agents used for?
3. What are the advantages of AI Agents compared to LLMs
4. Use cases of AI Agents
5. Technical challenges in AI Agents
6. The future of AI Agents**

結果は1分の間に出てきました。

その内容を日本語化したのが下記の内容です。1分でできる作品としては素晴らしい内容だと思います。あまりにもすごいのであんまり指摘する事もないんですが、エンハンスして欲しい点としては次のあたりです。

1）絵とか図とか表／グラフ等は書けない。→これは個別に他のLLMでやった方がいいかも

2）よく読むと、何となくインパクトが少ない、というかいかにもAIが書いた、という印象を受けてしまう。→これは今の技術ではどうしようも無い事でオリジナリティや人間味を出すためには現代の技術では人間がちゃんと追記／編集をすべきかな、と思います。

それにしてもすごい時代になっちゃいました。

実際、USの技術情報サイトでの記事やブログの大半はAIで書いたものが多く、Perplexityはかなり使われている、と思われます。プロンプトエンジニアリングが必要な時代は完全に終焉すると共に、むしろ逆にオリジナリティのある記事が必要になってきているような気がしてます。問題なのは、サーチエンジンでそういうオリジナリティ性の高い記事がトップに出てこない、という事です。

いい記事を書いても、誰も読んでくれない、というのは実に悲しいですが、もはやそういう時代になってしまったみたいです。

ここからが1分でPerplexityが書き上げた記事です。参照文献もちゃんとリストアップしてます。

AIエージェントとは？

AIエージェントは、自律的に環境を認識し、意思決定を行い、特定の目標を達成するために行動するソフトウェアエンティティです[1]。従来のソフトウェアプログラムが予め定義されたルールに従うのに対し、AIエージェントは状況の変化に適応し、経験から学ぶことができます。センサーを用いて周囲の情報を収集し、プロセッサでデータを分析し、意思決定に基づいてアクチュエータを使用して行動を実行します[1][3]。

AIエージェントはシンプルなものから複雑なものまで様々で、基本的なサーモスタットシステムから高度な自律ロボットまで存在します[2]。AIエージェントを定義する重要な特徴は、独立して操作し、継続的な人間の介入なしに意思決定と行動を行う能力です[1][3]。

AIエージェントの中心には、GPTのような大規模言語モデル（LLM）があり、人間のようなテキストを理解し生成する能力を持っています。しかし、AIエージェントは単なるテキスト生成にとどまりません。目標を解釈し、それをタスクに分解し、自律的にそれらのタスクを実行する能力もあります[3]。

AIエージェントの構造は通常、以下の主要なコンポーネントから成り立っています：

エージェント関数: これは知覚（センサ入力）を行動にマッピングする意思決定メカニズムの核心です[1]。
知覚: これはエージェントが環境から受け取るセンサ入力で、メッセージ、ユーザ情報、環境データなどを含みます[1]。
アクチュエータ: これはエージェントが環境と対話するためのメカニズムで、テキストジェネレータ、サービス統合API、ロボットの場合は物理的なアクチュエータなどです[1]。
知識ベース: これはエージェントが意思決定に使用する情報とルールのリポジトリです。
学習コンポーネント: 高度なAIエージェントは学習アルゴリズムを通じて時間とともにパフォーマンスを向上させることができます。

AIエージェントの用途は？

AIエージェントは、さまざまな産業や分野で広範な応用が可能です。タスクを自律的に実行し意思決定を行う能力により、人間の介入が非現実的、不効率、または不可能なシナリオで価値があります[1][3]。

自動化: AIエージェントは複雑なワークフローやプロセスを自動化し、反復作業における人間の介入を減らします[1]。
意思決定支援: 金融、医療、物流などの分野では、AIエージェントが膨大なデータを分析し、意思決定のための洞察や推奨を提供します[3]。
カスタマーサービス: AI搭載のチャットボットやバーチャルアシスタントは、顧客の問い合わせに対応し、サポートを提供し、さらには取引を完了させることができます[1]。
パーソナライゼーション: Eコマースやコンテンツ配信において、AIエージェントはユーザ行動を分析し、パーソナライズされた推奨や体験を提供します[3]。
予知保全: 工業環境では、AIエージェントが機器の性能を監視し、メンテナンスが必要な時期を予測し、ダウンタイムとコストを削減します[3]。
自律システム: 自動運転車、ドローン、ロボットは、実世界でのナビゲートと対話が可能な物理的なAIエージェントの例です[2]。
ゲーム: AIエージェントは、知的な非プレイヤーキャラクター（NPC）を作成し、チェスや囲碁のような複雑なゲームの戦略を開発するために使用されます[2]。
科学研究: AIエージェントは、データ分析、仮説生成、さらには薬物発見や材料科学の分野での実験の実施に役立ちます[3]。

LLMと比較したAIエージェントの利点

大規模言語モデル（LLM）であるGPT-3は自然言語処理に革命をもたらしましたが、AIエージェントは以下のような独自の利点を提供します：

自律性: LLMとは異なり、AIエージェントは目標やトリガーが与えられると、独立して操作できます[3]。連続した人間の入力なしに複数のステップを計画し実行できます。
タスク完了: AIエージェントはテキストを生成するだけでなく、特定のタスクを完了するように設計されています。さまざまなシステムやAPIと対話し、実世界やデジタル環境でアクションを実行します[1]。
コンテキスト理解: AIエージェントは、長時間にわたる対話や複数のタスクにおいてコンテキストを維持し、より一貫性があり目標指向の行動を可能にします[3]。
適応性: 高度なAIエージェントは経験から学び、戦略を調整し、時間とともにより効果的になります[2]。
マルチモーダルインタラクション: LLMが主にテキストを扱う一方で、AIエージェントは視覚、聴覚、センサデータなどさまざまな入力を処理し応答するように設計できます[2]。
目標指向の行動: AIエージェントは特定の目標を達成するために明示的に設計されており、汎用LLMに比べてより集中し効率的な問題解決が可能です。
外部システムとの統合: AIエージェントはデータベース、API、その他のソフトウェアシステムと対話するように設計でき、実世界のデータやシステムをアクセスし操作できます[1]。

AIエージェントのユースケース

AIエージェントはさまざまな産業で活用され、その多用途性と可能性を示しています。以下は、興味深いユースケースの一部です：

インテリジェントパーソナルアシスタント: Siri、Alexa、GoogleアシスタントなどのAIエージェントは、音声コマンドを理解し、質問に答え、スマートホームデバイスを制御し、予定を管理したりメッセージを送信したりするタスクを実行できます[3]。
自律車両: 自動運転車はAIエージェントを使用して環境を認識し、運転の意思決定を行い、安全に目的地までナビゲートします[2]。
金融取引: AIエージェントは市場動向を分析し、取引を実行し、リアルタイムデータに基づいて投資ポートフォリオを管理します[3]。
医療診断: AIエージェントは医療画像、患者データ、研究文献を分析し、病気の診断や治療計画の支援を行います[3]。
スマート製造: インダストリー4.0では、AIエージェントが生産ラインを監視し、プロセスを最適化し、メンテナンスの必要性を予測して効率を向上させ、ダウンタイムを減らします[3]。
コンテンツ作成: AIエージェントは特定のパラメータやスタイルに基づいて文章を生成したり、画像を作成したり、音楽を作曲したりすることができます[3]。
サイバーセキュリティ: AIエージェントはネットワークトラフィックを監視し、異常を検出し、リアルタイムで潜在的なセキュリティ脅威に対応します[3]。
環境モニタリング: AIエージェントはセンサーや衛星からのデータを分析し、気候変動を追跡し、自然災害を予測し、野生生物の個体数を監視します[3]。
教育: インテリジェントなチュータリングシステムは、AIエージェントを使用してパーソナライズされた学習体験を提供し、各生徒のペースや学習スタイルに適応します[3]。
サプライチェーンの最適化: AIエージェントは在庫管理、需要予測、物流の最適化を行い、サプライチェーンの効率を向上させます[3]。

AIエージェントの技術的課題

AIエージェントは大きな可能性を提供しますが、いくつかの技術的課題も抱えています：

スケーラビリティ: AIエージェントがより複雑になり、より多くのデータと複雑なタスクを処理するようになると、スケーラビリティを確保することが重要になります。これには、計算資源の最適化とメモリの効率的な管理が含まれます[1]。
堅牢性と信頼性: AIエージェントは予測不可能な環境や敵対的な環境でも一貫して信頼性のあるパフォーマンスを発揮する必要があります。ノイズ、エラー、悪意のある入力に対する堅牢性を確保することは重要な課題です[2]。
説明可能性と透明性: AIエージェントがより重要な意思決定を行うようになるにつれて、その理由を説明する必要性が高まっています。行動の明確な正当化を提供できる説明可能なAIモデルの開発が進行中の課題です[2]。
倫理的な意思決定: 複雑なシナリオで倫理的な意思決定を行うAIエージェントのプログラムは重要な課題です。これには、公平性の確保、バイアスの回避、プライバシーや人権の尊重が含まれます[2]。
継続的学習: リアルタイムで学習し適応するAIエージェントの開発は、パフォーマンスや安定性を損なうことなく行うことが複雑なタスクです。これは、新しいことを学ぶ探索と既存の知識を利用する搾取の間のトレードオフを管理することを含みます[2]。
相互運用性: AIエージェントがさまざまなシステムや環境に展開されるにつれて、異なるプラットフォームやプロトコルと効果的に通信し作業する能力を確保することが重要になります[1]。
セキュリティ: AIエージェントは敵対的な攻撃や操作に対して脆弱である可能性があります。特に重要な意思決定を行う際には、AIシステムのセキュリティを確保することが大きな課題です[2]。
リソース管理: AIエージェントはしばしば時間、計算力、エネルギーの制約下で動作する必要があります。パフォーマンスを維持しながらリソースの使用を最適化することは継続的な課題です[1]。
マルチエージェントの調整: 複数のAIエージェントが協力して作業するシステムでは、その行動の調整と競合の解決が複雑になります[2]。
人間とAIの相互作用: 人間と効果的に協力できるAIエージェントの設計、コンテキストと意図の理解は依然として重要な課題です[3]。

AIエージェントの未来

AIエージェントの未来は有望であり、社会や技術の多くの側面にわたって変革をもたらす可能性があります：

自律性の向上: 将来のAIエージェントは、より複雑なタスクを最小限の人間の監督で処理できるようになり、輸送、製造、宇宙探査などの分野で完全に自律的なシステムにつながる可能性があります[3]。
認知能力の強化: AI技術が進歩するにつれて、エージェントはより高度な認知能力、改善された推論、学習、問題解決スキルを開発することが期待されます。これにより、人間が現在担当している複雑な知的タスクに取り組むことができるAIエージェントが生まれるかもしれません[2]。
シームレスな統合: AIエージェントはスマートホームからウェアラブルデバイスまで、日常生活によりシームレスに統合される可能性があります。彼らは私たちのニーズを予測し、積極的に行動する目に見えないアシスタントになるかもしれません[3]。
感情知能: 将来のAIエージェントは、より良い感情知能を開発し、人間の感情を理解し、それに効果的に対応することができるようになるかもしれません。これにより、カスタマーサービス、メンタルヘルスサポート、教育などの分野が革新される可能性があります[3]。
協調AI: 複雑な問題を解決するために、AIエージェントが人間だけでなく、他のAIエージェントと協力する高度なマルチエージェントシステムが見られるかもしれません[2]。
倫理的AI: AIエージェントがより重要な役割を果たすようになるにつれて、倫理的AIフレームワークの開発に重点が置かれる可能性があります。これにより、倫理的な推論能力を持つAIエージェントが誕生するかもしれません[2]。
パーソナライズされたAI: AIエージェントは非常にパーソナライズされ、個々の嗜好だけでなく、文化的背景や社会的規範にも適応するようになるかもしれません[3]。
クロスドメインの専門知識: 将来のAIエージェントは複数の分野の知識を組み合わせ、人間が見落とす可能性のある革新的な解決策や発見をもたらすかもしれません[3]。
量子AIエージェント: 量子コンピューティングが進展するにつれて、従来のコンピュータでは解決が難しい複雑な問題を解決することができる量子AIエージェントが登場するかもしれません[3]。
科学的発見におけるAI: AIエージェントはデータ分析だけでなく、仮説生成や実験設計においても科学研究で重要な役割を果たす可能性があります[3]。
AIガバナンス: AIエージェントがより強力になるにつれて、その責任ある使用を確保するための新しいガバナンスモデルや規制フレームワークが開発される可能性があります[2]。

結論として、AIエージェントは人工知能の分野で大きな進歩を表しており、複雑な環境で認識、意思決定、行動することができる自律的で目標指向のエンティティを提供します。多くの技術的課題が存在するものの、さまざまな分野での応用の可能性は非常に大きく、興味深いものです。AI技術の進歩に伴い、AIエージェントは私たちの技術的未来を形成し、仕事や生活、世界との相互作用の方法を変革する重要な役割を果たすことが期待されます。

参考文献:
[1] https://botpress.com/blog/what-is-an-ai-agent
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligent_agent
[3] https://zapier.com/blog/ai-agent/
[4] https://www.geeksforgeeks.org/agents-artificial-intelligence/
[5] https://www.simplilearn.com/what-is-intelligent-agent-in-ai-types-function-article