AIエージェントの種類: 定義、役割、実例

AIエージェントは、目新しいものから必要不可欠なものへと変わりつつあります。単純な自動化やチャットベースのアシスタントとして始まったものが、環境を観察し、次に行うべきことを決定し、実際のワークフローでアクションを実行するシステムへと進化しています。これらのエージェントは、ジョブの実行、ツールの呼び出し、システムの更新を行い、かつては人間の判断を必要とした意思決定に影響を与えます。

AIシステムが行動を起こすにつれて、その影響は増大します。エラーは下流システムに連鎖的に伝播し、追跡や元に戻すことが困難な結果を生み出す可能性があります。この変化により、エージェント型AIはシステム設計上の課題となり、チームは自律性、制御、信頼性、ガバナンスについて早期に検討する必要に迫られます。

同時に、AI エージェントをめぐる言説は混沌としてきました。ソースによっては、エージェントには 4 種類、5 種類、あるいは 7 種類あるとされていますが、これは永続的な設計原則よりもトレンドを反映している場合がほとんどです。このガイドでは、実用的な視点を採用します。新たな分類法を導入するのではなく、AI エージェントを理解するための安定したフレームワークに焦点を当て、それを使ってトレードオフについて検討し、過剰なエンジニアリングを避け、目前の問題に適したエージェントを選択できるように支援します。

エージェントの種類が実際に重要な理由

予測から実行へ

AIエージェントが重要なのは、AIシステムがもはや分析やコンテンツの生成に限定されなくなったためです。ワークフローに直接関与することがますます増えています。次に何をすべきかを判断し、ツールを呼び出し、下流のプロセスをトリガーして、コンテキストに基づいて振る舞いを適応させます。要するに、行動するのです。

AIシステムが一度行動すると、その影響は複合的に増大します。単一の決定が、複数のシステム、データソース、またはユーザーに影響を与える可能性があります。エラーはより速く伝播し、意図しない動作は元に戻すのがより困難になります。これが、エージェント型AIが以前の世代のAIアプリケーションと異なる点です。

その結果、チームは自社のアーキテクチャのどこに AI を組み込むべきかを再考しています。エージェントはソフトウェアロジックと意思決定の境界を曖昧にし、組織は信頼性、監視、制御といった課題にこれまでよりも早期に取り組むことを余儀なくされています。

エージェントの種類が設計の意思決定をどのように形成するか

分類の価値は、実際の設計上の選択に現れます。エージェントのタイプは単なる抽象的なラベルではなく、意思決定の方法、保持されるコンテキストの量、行動の予測可能性の必要性に関する仮定を内包しています。エージェントのタイプを選択することは、一連のトレードオフを選択することと同じです。

反射ベースのエージェントは、スピードと決定性を優先します。学習エージェントは時間の経過とともに適応しますが、不確実性と運用コストをもたらします。明確なフレームワークがないと、チームは問題に必要なくても、利用可能な最も強力な選択肢にdefaultします。

分類は、こうした意思決定における共通言語となります。これにより、チームは期待値をそろえ、障害モードについて考察し、過剰なエンジニアリングを避けることができます。新しいツールやラベルがあふれる急速に変化する状況において、安定したメンタルモデルがあれば、開発者は事後対応的ではなく意図的にエージェントシステムを設計できます。

AIエージェントの構成要素

エージェントはどのように認識し、行動するか

AIエージェントは環境内に存在し、知覚と行動によって環境と相互作用します。知覚には、センサーデータ、システムイベント、ユーザー入力、クエリー結果などの信号が含まれます。行動とは、APIの呼び出しから下流プロセスのトリガーに至るまで、次に起こることに影響を与えるエージェントが実行できる操作です。

認識と行動の間には状態が存在します。一部のエージェントは現在の入力のみに依存しますが、過去の観測や推論されたコンテキストを要約した内部状態を維持するエージェントもあります。効果的なエージェント設計は、環境そのものから始まります。完全観測可能で安定した環境ではシンプルな設計が有効ですが、部分観測可能またはノイズの多い環境では、確実に動作するためにメモリや内部モデルが必要になることがよくあります。

自律性、目標、学習

自律性とは、エージェントが何をいつ実行するかを決定する上で、どの程度の自由を持つかを表します。エージェントの意思決定ロジック (観測をアクションにマッピングするルール、計画、または学習済みポリシー) が、その自由がどのように行使されるかを決定します。入力に応じて事前に定義されたアクションを実行するエージェントもいれば、目標を選択し、アクションを計画し、タスクがいつ完了したかを判断するエージェントもいます。自律性は、入力に直接反応する低レベルのエージェントから、時間をかけて計画、最適化、または学習を行う高レベルのエージェントまで、スペクトラム上に存在します。

目標と学習は柔軟性を高めますが、同時に複雑さも増します。目標駆動型エージェントは、状況の変化に応じて計画を調整する必要があります。学習エージェントは、行動が進化するにつれて継続的なトレーニングと評価が必要です。自律性を高める各ステップは、適応性と引き換えに予測可能性を犠牲にするため、本番運用で理解可能かつ信頼できるエージェントを構築するには、明確な境界を設けることが不可欠です。

AI エージェントの 5 つの主要なタイプ

AIエージェントの5つの主要タイプは、エージェントが次に行うことを決定するための5つの基本的な方法（入力への反応、内部状態の維持、目標に向けた計画、トレードオフの最適化、経験からの学習）を示しています。このフレームワークが今も有効なのは、特定のテクノロジーではなく、意思決定の振る舞いを記述しているためです。使用するツールや果たす役割ではなく、エージェントがどのように反応、推論、最適化、適応するかに焦点を当てることで、このフレームワークは、大規模言語モデル、オーケストレーション レイヤー、外部ツールで構築された最新のシステムにも引き続き適用されます。

1. 単純な反射エージェント

単純な反射エージェントは、直接的な「条件-行動」ルールを使用して動作します。特定の入力パターンが検出されると、エージェントは事前に定義された応答を実行します。過去のイベントの記憶も、環境の内部モデルも、将来の結果についての推論もありません。この単純さにより、反射エージェントは高速で予測可能になり、テストと検証が容易になります。

反応型エージェントは、条件がほとんど変化しない、完全に観測可能で安定した環境で最も効果的に機能します。これらは、柔軟性よりも安全性と決定論が重要視されるモニタリング、アラート、制御システムで依然として一般的に使用されています。その限界は脆弱性です。つまり、入力にノイズが多い、または不完全な場合、エージェントがコンテキストの状態を持たないため、その動作が突然失敗する可能性があります。

2. モデルベースの反射エージェント

モデルベースの反射エージェントは、環境の内部表現を維持することで、単純な反射エージェントを拡張します。この内部状態により、エージェントは直接観測できない世界の側面について推論できます。決定はルール駆動型のままですが、それらのルールは生の入力だけでなく、推論されたコンテキストに基づいて動作します。

このアプローチは、部分的に観測可能な環境や動的な環境において堅牢性を向上させます。多くの実用的なシステムは、学習の予測不可能性を導入することなく、信頼性と適応性のバランスを取るために、モデルベースの反射的な動作に依存しています。

3. 目標ベースのエージェント

ゴールベースのエージェントは、望ましい結果を表現し、システムをそのゴールに近づけるかどうかという観点から行動を評価します。これらのエージェントは、即座に反応するのではなく、一連の行動を計画し、障害に応じて調整します。プランニングによって柔軟性が生まれ、より長期にわたる、より複雑な行動がサポートされます。

計画はコストと脆弱性ももたらします。目標は明確に定義される必要があり、計画は環境がどのように動作するかについての仮定に依存します。急速に変化する状況では、計画には頻繁な修正やフォールバックロジックが必要になることがよくあります。目標ベースのエージェントは強力ですが、不必要な複雑さを避けるためには慎重な設計規律が必要です。

4. ユーティリティベースのエージェント

効用ベースのエージェントは、成功を二元的に扱うのではなく、結果に価値を割り当てることで、ゴールベースの推論をより洗練させます。期待ユーティリティに基づいて行動が選択されるため、エージェントは速度、精度、コスト、リスクといった競合する目的のバランスをとることができます。

ユーティリティベースのエージェントの強みは透明性です。優先順位を直接エンコードすることで、ヒューリスティックに隠されがちな意思決定ロジックを明らかにします。課題は、現実世界の優先順位を反映したユーティリティ関数を定義することにあります。不適切に指定されたユーティリティは、技術的には最適であっても望ましくない動作につながる可能性があります。

5. 学習エージェント

学習エージェントは、環境からのフィードバックを取り込むことで、時間の経過とともにその振る舞いを改善します。このフィードバックは、ラベル付きデータ、報酬、ペナルティ、または暗黙的なシグナルから得られる場合があります。学習によってエージェントは、固定ルールでは明示的なモデル化が困難なほど複雑または予測不能な環境に適応できるようになります。

同時に、学習は不確実性をもたらします。振る舞いは進化し、パフォーマンスはドリフトする可能性があり、結果は予測がより困難になります。学習エージェントは、適応性が不可欠で、かつチームがその複雑性を管理する準備ができている場合に、最も有効に活用できます。

新興およびハイブリッドのAIエージェント パターン

マルチエージェントシステム

AIエージェントがより大規模で複雑な問題に適用されるようになると、単一エージェントによる設計では不十分な場合が多くなります。マルチエージェント システムでは、相互に作用する複数のエージェントに意思決定が分散されます。これらのエージェントは、共通の目標に向かって協力したり、リソースをめぐって競合したり、分散環境内で独立して動作したりします。このアプローチは、作業を分解したり並列化したりできる場合に役立ちます。

トレードオフは協調です。エージェントの数が増えるにつれて、アクションの競合、状態の不整合、意図しない創発的行動のリスクが高まり、信頼性と予測可能性のためには明確なコミュニケーションと協調のメカニズムが不可欠になります。

階層型エージェント

階層型エージェントは、制御を階層化することで構造を追加します。上位レベルのエージェントが計画、目標の分解、監督を行い、下位レベルのエージェントは実行に集中します。この監督者-サブエージェント パターンは、戦略的な決定と運用上の決定を分離することで、複雑さの管理に役立ちます。

階層は明確さと制御を向上させることができますが、同時に依存関係も生じさせます。レイヤー間の責任が不十分に定義されている場合、上位レベルでの障害や誤った仮定がシステム全体に連鎖的に影響を及ぼす可能性があります。

ハイブリッドおよび役割ベースのエージェント

ほとんどの本番運用エージェントはハイブリッドです。速度と安全性のための反射的行動、柔軟性のための計画、適応のための学習を組み合わせています。この融合的なアプローチにより、システムは状況の変化に応じて、信頼性と応答性のバランスを取ることができます。

現代の多くのラベルは、行動そのものよりも機能的な役割を表しています。顧客エージェント、コード エージェント、クリエイティブ エージェント、データ エージェントといった用語は、エージェントがどのように決定するかではなく、何をするかを説明するものです。LLM ベースのエージェント、ワークフロー エージェント、ツール使用エージェントなどのトレンドは、新しいインターフェースと能力を反映していますが、それらは依然として古典的なエージェントの行動を通じて最もよく理解されます。

ユースケースに適したAIエージェントの選択

エージェントの設計を現実に合わせる

AIエージェントのタイプを選ぶ際は、ツールではなく課題から始めるべきです。エージェントの設計が異なれば、想定される予測可能性、制御、リスクのレベルも異なります。これらの仮定が現実と一致しない場合、高度なエージェントでさえ診断が困難な方法で失敗します。

非常に反復的で明確に定義されたタスクには、通常、よりシンプルなエージェントの方が有効です。タスクがよりオープンエンドになったり、シーケンシングが必要になったりするにつれて、ゴールベースまたは効用ベースのエージェントがより適切になります。よくある間違いは、複雑であれば自動的に学習が必要になると想定することです。

環境のダイナミクスも同じくらい重要です。安定した環境では、より単純なエージェントが長期間にわたって効果を維持できます。動的な環境では適応性が重要になりますが、それはフィードバック ループと監視があって初めて価値を持つものです。解釈可能性もまた、制約の1つです。意思決定の説明や監査が必要な場合は、柔軟性よりも予測可能な行動のほうが重要になることがよくあります。

学習が役立つ場合と、かえって害になる場合

学習エージェントは、明示的なルールを定めるのが非現実的な場合や、パフォーマンスが経験を通じてのみ明らかになるパターンに依存する場合に最も役立ちます。パーソナライゼーションや強化学習シナリオは、多くの場合このカテゴリに分類されます。

その適応性にはコストが伴います。学習は、運用上のオーバーヘッドや、テストとガバナンスを複雑にする進化する行動をもたらします。ほぼ安定した環境では、学習は有意義なメリットなしにリスクを増大させる可能性があります。

実用的なヒューリスティックは、これらのトレードオフを明確にするのに役立ちます。ルールを明確に定義できる場合は、学習させないでください。目標を明確に定義できる場合は、最適化しないでください。ユーティリティを明確に定義できる場合は、意図的に最適化してください。学習は、デフォルトではなく、意図的な選択であるべきです。

適合性が低い場合の警告サインには、不安定な出力、過剰な再トレーニングサイクル、不明確な障害モード、エージェントが特定の振る舞いをした理由を説明することの難しさが含まれます。これらの症状は、基盤となるモデルやツール自体の欠陥ではなく、エージェントの種類が問題と一致していないことを示している場合が多くあります。

AIエージェントのタイプは実際にどのように現れるか

自動化、制御、計画

AIエージェントの種類は、実際に解決する問題を通して理解するのが最も簡単です。反射型エージェントは、スピードと予測可能性が最も重要となる自動化システムや制御システムにおいて、依然として基礎的な存在です。単純な条件-行動の振る舞いは、即時かつ一貫した応答が必須であるため、アラートやモニタリングのワークフローを支えています。

モデルベースの反射型エージェントは、このパターンを不完全または遅延した情報を持つ環境に拡張します。内部状態を維持することで、エージェントが生の入力だけでは何が起きているかを推測しなければならないロボット工学、ナビゲーション、長時間実行されるソフトウェアのワークフローといった領域で、より堅牢な振る舞いをサポートします。

ゴールベースのエージェントは、計画や調整のシナリオでよく使用されます。作業のスケジューリング、タスクの順序付け、または複数ステップのプロセスを通じたリクエストのルーティングは、特に目的が明確で環境の前提条件が安定している場合に、将来の状態について推論するエージェントから恩恵を受けます。

最適化と学習駆動型のシステム

ユーティリティベースのエージェントは、推薦システムやリソース割り当てなど、最適化を多用するアプリケーションで主に使われます。効用関数はトレードオフを明確にするため、これらのシステムは競合する目的のバランスを取り、より透過的に調整および評価できるようになります。

学習エージェントは、時間の経過とともにパターンが進化する適応型意思決定システムの基盤となります。静的なルールが機能しなくなった場合に価値を発揮しますが、信頼性を維持するためには継続的な評価と再トレーニングも必要です。

ビジネスおよび分析ワークフローにおけるエージェント

ビジネスおよびアナリティクス ワークフローでは、最新のエージェントシステムが複数のアプローチを組み合わせることが増えています。エージェントはクエリーを計画し、ツールを選択し、データを取得して、下流のアクションをtriggerすることがあります。ソフトウェア開発ワークフローでは、エージェントが大規模なコードベースのナビゲーション、テストの実行、変更の提案、システム間のプルリクエストの調整などのタスクを支援することが増えています。この段階では、賢い振る舞いよりも可観測性、ガバナンス、制御が重要になります。特に本番運用AIエージェントのガバナンスとスケーリングが後付けではなく要件となる場合にはなおさらです。

課題、限界、および誤解

エージェントの分類が分岐する理由

AIエージェントのリストは、答える質問が異なるため、しばしば内容が異なります。フレームワークによっては、意思決定の振る舞いによってエージェントを分類するものもあれば、システムアーキテクチャやアプリケーションの役割によって分類するものもあります。これらの観点が混在すると、「タイプ」の数は明確さを増すことなく急速に増加します。

この混乱は、「四大エージェント」のようなマーケティング主導のラベルや、コーディングエージェントや顧客エージェントのような役割ベースの用語によってさらに深まります。これらのラベルは、エージェントがどのように意思決定し、行動するかではなく、どのように位置づけられているかを説明しているため、比較すると誤解を招きやすくなります。

自律性が高いほど良いとは限らない

もう一つのよくある誤解は、自律性が高まれば自動的により良いシステムが生まれるというものです。実際には、自律性の向上はほとんどの場合、さらなる複雑さをもたらします。高度に自律的なエージェントは、テスト、予測、制約がより困難です。多くのユースケースでは、単純なエージェントの方が、その振る舞いの推論や制御が容易であるため、より高度なエージェントよりも優れた性能を発揮します。

学習エージェントは、それ自体のリスクをもたらします。時間の経過とともに振る舞いが進化するにつれて、特にデータ品質が低下したりフィードバックループが形成されたりすると、結果が予測不能になる可能性があります。再トレーニング、評価、モニタリングといった継続的なメンテナンスのオーバーヘッドも、初期の実験段階では過小評価されがちです。

知能に関する誤解は、事態をさらに複雑にします。知的であるように見えるエージェントは、高度な推論よりも、構造、制約、そして注意深い設計に依存していることがよくあります。効果的なエージェント設計とは、自律性や知能を最大化することではなく、制御、柔軟性、コストのバランスを取ることです。これらのトレードオフを明確にするチームは、長期的に本番運用で成功するエージェントを構築する可能性がはるかに高くなります。

エージェント型AIの向かう先

エージェント型AIは急速に進化していますが、その方向性はより明確になりつつあります。大規模言語モデルは、エージェントの推論、ツールとの対話、非構造化入力の扱い方を変え、エージェントをより柔軟で表現力豊かなものにしています。それらが変えることのないのは、エージェントの振る舞いを形成する根本的なトレードオフです。

最も成功するシステムは、設計上ハイブリッドなものになるでしょう。安全性と応答性のためには反射メカニズムが不可欠であり続け、協調と最適化をサポートするために計画とユーティリティベースの推論が、そして適応性が真に要求される場所では学習が選択的に適用されるでしょう。成功するチームは、小さく始め、スコープを限定し、実世界からのフィードバックに基づいて段階的に拡大する傾向があります。

急速なイノベーションが進む中でも、中核となる教訓は変わりません。AIエージェントの基本的な種類を理解することは、チームが明確に推論し、慎重に選択し、不必要な複雑さを回避するのに役立ちます。ツールは進化しますが、堅実なエージェント設計は、どのシステムが本番運用で機能し、どれが機能しないかを決定し続けるでしょう。

DatabricksでAIエージェントを自動的に構築

エージェントを自動的に構築する

一般的なAIユースケース向けにドメイン固有の高品質なAIエージェントシステムを構築・最適化する簡単なアプローチを提供する、Databricks Agent Bricksのようなプラットフォームがあります。ユースケースとデータを指定すると、Agent Bricksが、さらに改良できる複数のAIエージェントシステムを自動的に構築します。

コードでエージェントを作成する

Mosaic AI Agent FrameworkとMLflowは、エンタープライズ対応のエージェントをPythonで作成するためのツールを提供します。

Databricksは、LangGraph/LangChain、LlamaIndexなどのサードパーティ製エージェント作成ライブラリや、カスタムのPython実装を使用したエージェントの作成をサポートしています。

AI Playgroundでエージェントのプロトタイプを作成する

AI Playgroundは、Databricksでエージェントを作成する最も簡単な方法です。AI Playgroundでは、ローコードUIを使用して様々なLLMから選択し、LLMにツールを素早く追加できます。その後、エージェントとチャットして応答をテストし、デプロイやさらなる開発のためにエージェントをコードとしてエクスポートできます。

Agent Bricks を使用して構築できるエージェントのタイプにはどのようなものがありますか？

Databricks Data Intelligence Platform の一部である Agent Bricks は、一般的なエンタープライズのユースケースに最適化された、数種類の本番運用レベルの AI エージェントの構築に使用できます。サポートされている主なエージェントタイプは次のとおりです。

• 情報抽出エージェント: このエージェントは、非構造化ドキュメント（PDF、Eメール、レポートなど）を分析用の構造化データに変換します。
• ナレッジアシスタント エージェント: このタイプは、組織固有のデータやドキュメント（例: 人事ポリシー、技術マニュアル、製品ドキュメント）に基づいて質問に回答し、回答に引用元を提示する、高品質でカスタマイズ可能なチャットボットを作成します。
• カスタムLLMエージェント: このエージェントは、顧客との通話の要約、コンテンツのトピック別分類、感情分析、ブランドイメージに合ったマーケティングコンテンツの生成など、特化したテキスト生成および変換タスクを処理します。
• マルチエージェント スーパーバイザー: これは、複数の特化型エージェント (およびその他のツールや API) を連携させて、ドキュメント検索とコンプライアンス チェックの組み合わせなど、複雑で複数のステップからなるワークフローを共同で実行します。

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事