記事の概要
この記事では、AIエージェントの自律性を高めるための三つの重要な要素、すなわち大規模言語モデル(LLM)、メモリー、外部ツールとの連携について解説しています。
AIエージェントは、これらの要素を組み合わせることで、単なるチャット機能を超え、自律的に複数のタスクを遂行する能力を持つようになります。
LLMは自然言語を解析し、メモリーは過去の対話を保持して文脈を維持します。
また、外部ツールとの連携により、LLM単独では行えない処理を実現します。
記事では、これらの技術がどのようにAIエージェントの課題を克服し、今後の展望を示すかについても触れています。
最終的に、AIエージェントはビジネスや実務においてどのように活用されるのかについての考察が求められています。
記事のポイント
詳しい記事の内容はこちらから(引用元)
日経クロステック(xTECH)
今回は、AIエージェントを構成する主要な要素技術に改めて注目すると共に、それぞれの技術がどのように課題を乗り越えるかを…
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/03130/040400002/