自律エージェント

自律エージェントとは、複雑なタスクを独立して実行できる人工知能（AI）システムのことである。 ^{[ 1 ]}

自律エージェントには様々な定義がある。ブルストロニ（1991）によれば、次のようになる。

「自律エージェントとは、現実世界で自律的かつ目的を持った行動をとることができるシステムのことである。」^{[ 2 ]}

マエス（1995）によると：

「自律エージェントとは、複雑な動的環境に生息し、その環境内で自律的に感知および行動し、それによって設計された一連の目標またはタスクを実現する計算システムである。」^{[ 3 ]}

フランクリンとグレイサー（1997）は、さまざまな定義を検討し、独自の定義を提案している。

「自律エージェントとは、環境の中に存在し、環境の一部であるシステムであり、その環境を感知し、自身の目的を追求し、将来感知するものに影響を与えるために、時間をかけて環境に対して行動するものである。」^{[ 4 ]}

彼らは次のように説明しています。

「人間や一部の動物は、複数の相反する衝動、複数の感覚、複数の可能な行動、複雑で洗練された制御構造を持つ、エージェントとしての高度なレベルに位置する。一方、感覚が1つか2つ、行動が1つ、そして極めて単純な制御構造を持つ低レベルのエージェントは、サーモスタットである。」^{[ 4 ]}

• エージェント型AIシステム：プロジェクトの範囲を定め、必要なツールを使ってそれを完了できる高度なAIエージェントであり、単純なタスク指向システムからの大きな進化を表しています。^{[ 5 ]}
• モノのインターネット（IoT）統合：自律エージェントはIoTデバイスとますます相互作用し、スマートホームシステム、産業監視、都市インフラ管理を可能にする。^{[ 6 ]}
• 協調型ソフトウェア開発：Cognition AIのDevinのようなツールは、複雑な推論、計画、および何千もの決定を必要とするエンジニアリングタスクの完了が可能な自律型ソフトウェアエンジニアを作成することを目指しています。^{[ 7 ]}
• エンタープライズオートメーション：SalesforceのAgentforceのようなビジネスプロセスオートメーションプラットフォームは、さまざまなサービス機能のための自律型ボットを提供します。^{[ 8 ]}

• 不確実性と不完全な情報：自律エージェントは、環境や将来の状態に関する限られた情報または不確実な情報に基づいて意思決定を行わなければならない。^{[ 9 ]}
• 統合の複雑さ：自律エージェントを既存のシステムやワークフローに組み込むことは、技術的に困難でリソースを大量に消費する可能性があります。^{[ 10 ] [ 11 ]}
• スケーラビリティ：システムが複雑化し、使用されるエージェントが増えるにつれて、調整を維持し、衝突を回避することがますます困難になります。^{[ 12 ]}
• 信頼：研究によると、外見と内的な自律能力の組み合わせは、人間の反応と信頼に大きな影響を与えることが示されています。Lee ら (2015) は、人間らしい外見と高いレベルの自律性が、社会的存在感、知性、安全性、信頼性の認識と強く相関していることを発見しました。具体的には、外見は感情的信頼に最も大きな影響を与え、自律性は感情的信頼と認知的信頼の両方の領域に影響を与えます。ここで、感情的信頼は感情に基づいており、認知的信頼は知識に基づく要因によって特徴付けられます。^{[ 13 ]}
• 操作に対する脆弱性：ハーバード大学、MIT、その他の教育機関の研究者たちは、AIエージェントが操作に対して脆弱になり、役に立つ過程で有害な行動をとる可能性があることを発見した。^{[ 14 ]}

• 説明責任：自律エージェントが誤った、または有害な決定を下した場合の責任の所在を判断することは、依然として複雑な問題である。^{[ 15 ]}
• プライバシーとセキュリティ：自律エージェントは機密データへのアクセスを必要とすることが多く、データ保護とシステムセキュリティに関する懸念が生じます。^{[ 16 ]}

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