AIエージェント：ミステリーを発表します

# agent

テクノロジーの世界は、AIエージェントに対する興奮で賑わっています。 OpenaiのSam Altman、MicrosoftのSatya Nadella、SalesforceのMarc Benioffなどの有名人がすべてそれに参加しています。 Altman氏は、エージェントは今年「労働力に参加する」と言いますが、Nadellaは知識の仕事を引き継ぐと考えています。 Benioffは、「エージェント」サービスを通じて、Salesforceがデジタル労働のトップドッグになることを望んでいます。しかし、ここにキャッチがあります。AIエージェントが実際に何であるかを完全に特定することはできません。過去数年にわたって、ハイテク企業は次の大きなものとしてAI「エージェント」を誇大宣伝してきました。 AltmanやNadellaのようなCEOによると、ChatGptのようなAIチャットボットが情報の取得方法を変更した方法と同じように、これらのエージェントは私たちの仕事を揺さぶることになっています。有望に聞こえますよね？まあ、それはあなたが「エージェント」と思われるものにかかっているので、それはそれを解決するのは簡単ではありません。 「マルチモーダル」、「AGI」、「AI」自体などの用語はすでにかなり曖昧であり、現在は「エージェント」と「エージェント」がクラブに参加しています。このあいまいさは、Openai、Microsoft、Salesforce、Amazon、Googleなどの企業にとって頭痛の種です。エージェントの各企業のバージョンは異なり、顧客を混乱させるだけです。 Googleのシニアディレクターであり、元Github CopilotのリーダーであるRyan Salvaは、「エージェント」という用語にうんざりしています。彼はTechCrunchに、「私たちの業界は「エージェント」という用語をほぼ無意味にするほど過剰に過剰にしていると思います。それは私のペットのおしっこの1つです。」この混乱は新しいものではありません。昨年、元TechCrunchの記者であるRon Millerは、「AIエージェントは何ですか？」と尋ねました。問題は、すべての会社の建築エージェントが異なる方法で行うことです。物事は最近厄介になっただけです。今週、OpenAIは、ブログ投稿で、エージェントを「ユーザーに代わってタスクを独立して達成できる自動システム」と説明しました。しかし、その後、開発者のドキュメントで、彼らはエージェントを「指示とツールを装備したLLMS」と呼びました。 OpenaiのAPI製品マーケティングリードであるLeher Pathakは、Xで「アシスタント」と「エージェント」が基本的に同じものであると言って混乱を加えました。一方、MicrosoftはエージェントとAIアシスタントの間に境界線を引き付けようとします。彼らはエージェントを「AIを搭載した世界」の専門的な「新しいアプリ」と見なしていますが、アシスタントは電子メールの起草などの一般的なタスクを手伝っています。別のAIラボである人類は、エージェントが完全に自律的なシステムから事前定義されたワークフローに続くものまで、さまざまな方法で定義できることを認めています。 Salesforceはさらに広くなり、エージェントを呼び出して、「人間の介入なしに顧客の問い合わせを理解し、対応できるシステムの一種」。 「単純反射エージェント」から「ユーティリティベースのエージェント」まで、6つの異なるタイプがリストされています。それで、なぜすべての混乱を抱くのですか？まあ、エージェントは、AIのように、固定するのが難しく、常に変化しています。 Openai、Google、およびPrplexityは、OpenaiのオペレーターであるGoogleのProject Mariner、Perplexityのショッピングエージェントである最初のエージェント（GoogleのProject Mariner）と呼ばれるものを展開し始めました。 IDCの豊富なVillarsは、ハイテク企業が厳格な定義に固執しないことが多いことを指摘しています。 「彼らは彼らが達成しようとしていることにもっと関心を持っている」と彼はTechCrunchに語った。 Deeplearning.aiのAndrew Ngによると、マーケティングも問題の大きな部分です。彼は、「ai 'agents'と 'agentic'ワークフローの概念は以前は技術的な意味を持っていましたが、約1年前、マーケティング担当者といくつかの大企業がそれらを手に入れました。」デロイトのジム・ローワンは、明確な定義の欠如がチャンスと挑戦の両方として見ていると考えています。企業はエージェントをニーズに合わせて調整することができますが、「期待の誤り」につながり、エージェントプロジェクトの価値を測定することを難しくすることもできます。 「少なくとも組織内では、標準化された定義がなければ、パフォーマンスをベンチマークし、一貫した結果を確保することは困難になります」とローワンは言いました。 「これにより、AIエージェントが提供するもののさまざまな解釈が生じ、プロジェクトの目標と結果を潜在的に複雑にする可能性があります。最終的に、柔軟性は創造的なソリューションを促進することができますが、より標準化された理解は、企業がAIエージェントの景観をより良くナビゲートし、投資を最大化するのに役立ちます。」悲しいことに、「AI」という用語が進化した方法がガイドである場合、「エージェント」の定義がすぐに表示されないように見えます。

関連記事

コメント (20)