Googleの最新のホワイトペーパーでは、生成AIエージェントの開発と機能を詳細に調査し、これらのインテリジェントシステムが外部ツールを通じて機能を拡張し、従来の言語モデルの制限を超え、より複雑なタスクを実行する方法を明らかにします。ホワイトペーパーは、生成AIエージェントは、環境を独立して観察し、特定の目標を達成するための行動をとることができるアプリケーションであり、人間の介入なしに明確な目標の下で独立して動作することを指摘しています。
ホワイトペーパーは、「バイオスエージェントはリアルタイムの情報にアクセスし、複雑なタスクを独立して計画し、実行することができます複雑な意思決定が必要です。
このドキュメントでは、認知フレームワークやオーケストレーション層など、生成AIエージェントのアーキテクチャをさらに紹介します。認知フレームワークは、構造化された推論、計画、および意思決定プロセスに責任を負いますが、オーケストレーションレイヤーは、エージェントが情報入力とアクションの実行を循環するように導く責任があります。このアーキテクチャ設計により、エージェントは複雑な環境で効率的に動作することができ、タスクのスムーズな完了を保証します。
さらに、ホワイトペーパーは、生成AIエージェントにおけるツールの重要性も強調しています。これらのツールにより、エージェントは外部システムと対話して、データベースの更新やリアルタイムデータの取得などのタスクを実行できます。著者は、「エージェントの内部能力とさまざまなAPIを利用することにより、ツールが橋渡しをすることができます。
データストレージは、生成AIエージェントの重要なコンポーネントとも見なされます。これにより、エージェントは動的情報へのアクセスを提供し、応答の関連性と精度を確保します。この機能により、エージェントは絶えず変化する情報環境に適応し、より正確なサービスを提供できます。
ホワイトペーパーは、たとえば、複数のAPIとの対話を通じて、生成AIエージェントのさまざまなアプリケーションケースを示しています。これらのケースは、実際の生活における生成AIエージェントの幅広いアプリケーションの見通しを示しています。
Googleは、開発者が頂点AIなどのプラットフォームで生成AIプロキシを活用する方法も紹介しました。これらのプラットフォームは、開発者が目標、タスクの説明、および例を定義して、必要なシステム動作を効率的に構築できる管理環境を提供します。この開発環境は、生成AIエージェントの広範なアプリケーションの技術サポートを提供します。
Openai CEOのUltramanは最近、AIエージェントが2025年に職場に入ることができると述べ、企業の運営方法を大幅に変えました。彼は、2025年までに、労働力に加わるAIエージェントの最初のバッチが見られると考えています。
一般に、生成AIエージェントは、複雑なタスクを独立して実行できるインテリジェントなアプリケーションとして、外部ツールとシステムの相互作用を活用することにより、複数の分野で大きな可能性を示しています。テクノロジーの継続的な進歩により、生成的AIエージェントは、エンタープライズ運用の変化と将来の生産効率の向上において重要な力になると予想されます。