AIエージェントの自律性を構成　LLM・メモリー管理・ツール連携

記事の概要

AIエージェントは、自律性を持つために大規模言語モデル（LLM）、メモリー、外部ツール連携の3つのコンポーネントから構成されています。
LLMは自然言語を解析し、複数の推論を経て応答を生成します。
メモリーは過去の対話や思考を保持し、連続したタスクを支援します。
外部ツール連携は、APIやファイル操作を可能にし、LLM単体では実現できない処理を補完します。
この連携により、AIエージェントは単なるチャット以上の自律的な行動が可能となります。
また、LLMの選定には、ベンチマークだけでは測れない実用性や信頼性が重要であり、最近のモデルも進化を遂げていることが示されています。
今後は、これらの要素を考慮してモデル選びを行うことが求められます。

記事のポイント

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日経クロステック（xTECH）

AIエージェントの自律性を構成　LLM・メモリー管理・ツール連携

　AIエージェントは大きく3つのコンポーネントから構成される。大規模言語モデル（LLM）とメモリー、そして外部ツール連携…