AI エージェントはどのように機能しますか？ アーキテクチャ、ツール、メモリ、及びウェブアクセス

TL;DR:

• AIエージェントはモデルを囲む制御ループです。 目標を受け取り、状態を観察し、アクションを計画し、ツールを呼び出し、結果を評価し、続行するか停止します。
• モデルは全体のシステムを提供しません。 ツール、メモリ、オーケストレーション、権限、予算、ログ、人間の承認はアプリケーションコンポーネントです。
• メモリにはいくつかの役割があります。 作業コンテキストは現在のタスクを保持し、耐久性のあるストレージは承認済みの事実や履歴を保存し、検索は次のステップに適した状態のみを選択します。
• ツールはテキスト生成をアクションに変えます。 それらのスキーマと権限の境界は、エージェントが何を読み取ったり変更したりできるかを決定します。
• Scrapelessはエージェントに現在の公共ウェブデータを提供できます。 そのMCPサーバーとウェブデータ製品はツールと取得レイヤーであり、エージェントビルダーや意思決定エンジンではありません。

AIエージェントは、行動できるモデルとしてしばしば記述されます。 その説明は、行動を有用にするためのエンジニアリング管理を除外しています。 生産エージェントは、モデルがオーケストレーションされたループ内でステップを提案または選択するソフトウェアシステムであり、アプリケーションはツール、状態、権限、および停止条件を制御します。

このガイドでは、そのループ、周りのコンポーネント、一般的なエージェントタイプ、および新しいウェブアクセスがどのようにフィットするかを説明します。

AIエージェントとは？

AIエージェントは、現在の状態を観察し、アクションを選択し、ツールを使用または出力を生成し、結果から次のステップを更新することで目標を追求するシステムです。 実行中にパスが変更されることがあります。

エージェントは、いくつかの制限されたステップを取ることができるため、単一のモデル呼び出しとは異なります。 また、固定ワークフローとは異なり、少なくとも1つの遷移が事前に書かれたブランチだけでなく、モデルの推論や評価に依存しています。

必須のアーキテクチャはありません。 自律言語モデルエージェントの調査は、一般的なシステムをプロフィール、メモリ、計画、およびアクションモジュールの周りに整理しています。 大規模言語モデルベースの自律エージェントの調査は、分野全体での評価およびアプリケーションパターンも説明しています。

AIエージェントはどのように機能しますか？

最もシンプルで有用な制御ループには7つの段階があります。

1. 目標を受け取る。 要求された成果、制約、許可されたデータ、締切、および承認要件を解析します。
2. 状態を観察する。 現在のタスク状態、関連するメモリ、ツールの結果、および環境信号をロードします。
3. 次のステップを計画する。 アクションを選択するか、タスクを小さなステップに分解します。
4. ツールを呼び出すか、回答を生成する。 タスクのために許可されたツールのみを呼び出し、検証された引数を渡します。
5. 結果を検証する。 ツールの応答をそのスキーマおよびタスクの受け入れ条件と照合します。
6. 状態を更新する。 有用な結果、残りの作業、コスト、および新しい不確実性を保存します。
7. 続行する、尋ねる、または停止する。 オーケストレーターは呼び出し予算、ポリシー境界、完了テスト、および人間の承認ルールを適用します。

モデルは計画と評価に参加しますが、実行時には交渉できない制御を強制すべきです。 たとえば、モデルがメッセージを送信することを提案している場合、アプリケーションはメッセージングツールが実行する前にユーザーの承認を必要とします。

AIエージェントアーキテクチャ

コンポーネント	責任	生産に関する質問
目標と指示	意図された成果と制約を定義する	完了は測定可能ですか？
モデル	コンテキストを解釈し、アクションを提案する	どの決定がモデルに委任されていますか？
オーケストレーター	ループを実行し、ポリシーを強制する	繰り返しまたは危険なアクションを停止するのは何ですか？
ツールレジストリ	許可された機能を公開する	スキーマは狭く、説明は明確ですか？
メモリと状態	関連するタスク情報を保持する	何が保存され、取得され、期限切れになり、または孤立していますか？
データ取得	現在の外部情報を取得する	新鮮さや出所はどのように記録されていますか？
バリデーター	出力およびツールの結果をチェックする	不完全または誤った表現を拒絶するのはどれですか？
観測可能性	アクション、コスト、レイテンシ、および成果を記録する	レビュアーは実行を再構築できますか？
人間の承認	敏感または不可逆的なステップを制御する	どのアクションが常に確認を必要としますか？

アーキテクチャはモデルの権限を明示的にする必要があります。 エージェントが調査と草案作成のみを行う場合、そのツールセットには公開またはアカウント管理アクションを含めるべきではありません。 最小権限は、プロンプトにすべての禁止されたアクションを記憶させるよりも簡単です。

計画と推論

計画は目標を次の許可されたアクションに変換します。 小さなエージェントは、一度に1つのステップを計画するかもしれません。 長いタスクはタスクグラフから始め、観察が到着するにつれてそれを修正することができます。

計画は真実ではなく、作業状態として扱うべきです。 ツールの結果は仮定を無効にする可能性があります。 ページが利用できない場合や、レコードがすでに存在する場合、または必要なソースが別のソースと競合する場合があります。 エージェントは、ステップを完了したと明示的にマークしたり、修正したり、入力を要求したり、停止したりする方法を必要とします。
長期的な計画が常により良いとは限らない。それは文脈を消費し、エージェントを古い道に固定させる可能性がある。タスクをサポートする最短の計画期間を使用し、意味のある観察の後に再評価を行うべきである。

AIエージェントツール

ツールはエージェントがデータベースをクエリしたり、ウェブを検索したり、ページを取得したり、コードを実行したり、ファイルを読み取ったり、外部アクションを要求したりできるようにする。各ツールには次のものが必要である：

• 特定の名前と説明；
• 型付き入力スキーマ；
• 型付き成功結果；
• 明示的なエラーステート；
• 認可の境界；
• 範囲、コスト、および副作用に関する制限；
• 呼び出しと結果を識別するログ。

モデルコンテキストプロトコルツール仕様は、サーバーが互換性のある言語モデルクライアントに発見可能なツールを公開する方法を説明している。プロトコルはインターフェースを標準化するが、ユーザーが信頼すべきツールや承認すべきアクションを決定するものではない。

ツールの結果は信頼できない入力である。ウェブページ、文書、またはAPIフィールドには、ユーザーの目標と矛盾する指示が含まれている可能性がある。アプリケーションはツールデータをランタイムポリシーから分離し、取得したテキストが権限を再定義することを決して許可してはいけない。

AIエージェントメモリ

「メモリ」は、いくつかの異なるストレージおよび取得の問題を示すラベルである。

作業コンテキスト

作業コンテキストには現在の目標、最近のメッセージ、ツール結果、および即時の計画が含まれる。これは速いが制限がある。すべての歴史的観察をすべてのステップに渡して渡すことはコストを上げ、古い詳細が次のアクションに影響を与える可能性を高める。

タスク状態

タスク状態は構造化された進捗である：完了したステップ、保留中の作業、選択されたレコード、予算、および検証結果。正確さが重要な場合は、これを自由形式のモデルテキストの外に保存すべきである。

耐久性メモリ

耐久性メモリは、ユーザーの好み、以前の決定、または解決されたエンティティ識別子など、セッション間で承認された情報を保持する。これは所有権、保持、削除、およびアクセスルールを必要とする。すべての会話の詳細が耐久性メモリになるべきではない。

取得レイヤー

取得は現在のステップに関連する保存された項目を選択する。これは出所やタイムスタンプを返し、エージェントが現在のポリシーを古いノートから区別できるようにすべきである。大規模言語モデルエージェントのためのメモリメカニズムの調査は、メモリの形式とそれらがエージェントの行動に果たす役割をレビューしている。

知覚、行動、およびフィードバック

ソフトウェアエージェントは、ツール出力やアプリケーションイベントを通じて「知覚」する。研究用エージェントは検索結果やページを受け取る。サポートエージェントはチケット、承認された知識レコード、およびテレメトリーを受け取る場合がある。ブラウザエージェントは現在のページと利用可能な要素を観察する。

アクションは型付きであるべきである。「レコードを更新する」は曖昧である；安全なツール契約はレコード、許可されたフィールド、提案された値、および承認状態を指定する。実行後、ツールは結果のレコードまたは正確なエラーを返す。

フィードバックはループを閉じる。これはスキーマ検証の結果、テスト、ユーザー修正、評価者スコア、または外部状態の変化であり得る。エージェントはフィードバックを使用して次のアクションを選択すべきで、単にそれをトランスクリプトに追加するべきではない。

AIエージェントの一般的な種類

反応的エージェント

反応的エージェントは、少ない耐久性状態で現在の観察からアクションを選択する。彼らは歴史が限られた価値を持つ制約されたルーティングまたは分類タスクに適している。

ツール使用エージェント

ツール使用エージェントは、API、検索システム、コードランナー、またはデータストアを呼び出す。彼らは研究、サポート、開発者のワークフローで一般的である。

計画エージェント

計画エージェントはマルチステップの目標を分解し、実行中に計画を更新する。彼らはオープンエンドの計画が結果を改善せずにコストを増加させる可能性があるため、強力な停止条件が必要である。

ブラウザエージェント

ブラウザエージェントは、制御されたブラウザツールを通じてウェブページを検査し、相互作用する。彼らは厳格なドメイン、資格情報、およびアクションの権限を必要とする。公開ページを読むこととトランザクションを提出することは、異なる権限レベルである。

マルチエージェントシステム

マルチエージェントシステムは、いくつかのエージェントに役割を割り当ててその出力を調整する。これにより、タスクが本当に分離可能である場合や独立したレビューが必要な場合に役立つ。また、オーケストレーション、コンテキスト、および障害の複雑さが増す。測定可能な利益を生む役割分離がない限り、1つのエージェントから始めるべきである。

ウェブアクセスがAIエージェントにどのように適合するか

モデルは公のウェブの現在の状態を本質的に知っているわけではない。ウェブ対応エージェントには、検索、取得、レンダリング、検証、および出所を返すことができるデータプレーンが必要である。
Scrapeless MCPサーバーガイドは、ウェブ検索および抽出ツールが互換性のあるクライアントにどのように公開されるかを説明しています。Scrapeless AIエージェントは、プラットフォームのウェブデータ機能がエージェントのワークフローをどのようにサポートするかを説明します。

具体的な検索ツールリクエスト契約については、Deep SerpApiクイックスタートが現在の入力および応答フィールドを示しています。

Scrapelessは推論ループやエージェントフレームワークではありません。ホストアプリケーションがモデル、計画、メモリ設計、権限、評価ルール、承認ゲートをまだ選択します。Scrapelessは、Deep SerpApi、Universal Scraping API、Scraping Browserなどの製品を通じて公的なウェブデータレイヤーを提供します。

Scrapeless Scraping Browserガイドは、ホストアプリケーション内でオーケストレーションを保持しながら、ブラウザベースの取得機能を公開する具体的な例を提供します。

クリーンなウェブツールの応答には、要求されたURL、最終URL、ページの識別、収集時間、ロケール、抽出ステータス、および証拠が含まれます。エージェントは、制御されていないページダンプではなく、検証されたレコードに基づいて推論できます。

AIエージェントのユースケース

研究とモニタリング

エージェントは承認された情報源を検索し、現在のページを取得し、主張を比較し、出所を明記したレポートをドラフトできます。システムは単一の回答を強制するのではなく、対立する証拠を保持するべきです。

サポートオペレーション

エージェントはチケット、承認された文書、および読み取り専用のテレメトリを収集し、解決策を提案できます。外部の変更は、別の権限と承認経路を必要とするべきです。

データパイプラインオペレーション

エージェントはスキーマの失敗を検査し、ソースの変更を特定し、パーサーの更新を提案できます。テストとデータ契約は、変更が本番環境に到達する前の決定論的なゲートとして残ります。

開発者のワークフロー

エージェントはリポジトリのファイルを読み込み、制限付きテストを実行し、パッチを準備できます。ランタイムはファイルシステムとネットワークの範囲を制限し、すべてのコマンドの結果を記録するべきです。

制限と人間の監視

エージェントは plausibility のあるが間違ったツールを選んだり、結果を誤読したり、アクションを繰り返したり、早すぎる段階で停止したりすることがあります。また、古いメモリを現在の仮定に変えることもあります。ツールのスキーマとバリデーターはこれらのリスクを軽減しますが、完全には排除しません。

測定可能なコントロールを設定します：

• 最大ツールコール、トークン、経過時間、支出；
• 許可されたツール、ドメイン、レコード、およびデータクラス；
• コンテンツおよびスキーマ受け入れチェック；
• 外部コミュニケーション、購入、削除、または公表前の承認；
• 出所の出所を持つ実行ログ；
• 証拠が欠如している場合の明確な自制の経路。

NIST AIリスク管理フレームワークは、AIリスクを管理し測定するための広範な構造を提供します。エージェントのコントロールは、アプリケーションの実際の影響に結びついているべきであり、一般的なプロンプト付録として追加されるべきではありません。

AIエージェント、チャットボット、およびワークフローの比較

システム	決定パス	ツール	状態	最適な適合
チャットボット	ユーザーのターンごとに通常は1つの応答	オプションおよび制限された	会話のコンテキスト	説明とインタラクティブな支援
決定論的ワークフロー	事前定義されたブランチ	ステップごとに固定	構造化されたプロセス状態	繰り返し可能なビジネスプロセス
AIエージェント	条件付き、モデルに影響されたループ	ポリシー内で動的に選択された	作業コンテキストとタスク状態	不確実な中間ステップを持つ目標

多くの有用なシステムはハイブリッドです。決定論的ワークフローは、一つのあいまいな分類のためにエージェントを呼び出し、その後固定の承認プロセスを再開できます。その設計は、必要な部分にオープンエンドの動作を制限します。

結論：エージェントをシステムとして扱い、プロンプトとして扱わない

AIエージェントは、状態を繰り返し観察し、許可されたアクションを選択し、結果を検証し、続行するかどうかを決定することによって機能します。モデルはそのループ内の1つのコンポーネントです。

信頼できるエージェントは、アーキテクチャ内でツール、メモリ、予算、権限、および人間の承認を可視化します。現在のウェブデータは、未文書のコンテキストをプロンプトに貼り付けるのではなく、出所がある制御された取得レイヤーを介して入り込むべきです。

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エージェントを現在の公的ウェブデータに接続する

Scrapelessアカウントを作成し、1つの読み取り専用リサーチタスクを定義し、それに必要な検索または抽出ツールのみを公開します。完了し、検証されたタスクごとにScrapelessの価格を比較します。

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FAQ

Q: AIエージェントは簡単に言うとどのように機能しますか？

彼らは目標を受け取り、現在の状態を確認し、許可されたアクションを選択し、ツールを使用するか出力を生成し、結果を確認し、タスクが完了するまでまたは制限に達するまで繰り返します。

Q: AIエージェントは単なる大規模言語モデルですか？

いいえ。モデルはコンテキストを解釈しアクションを提案しますが、エージェントシステムにはオーケストレーション、ツール、メモリ、権限、検証、ログ、停止条件も含まれます。

Q: AIエージェントのメモリとは何ですか？

AIエージェントのメモリには、現在の作業コンテキスト、構造化されたタスクの状態、耐久性のある承認済み情報、ステップに関連するアイテムを選択するための取得ロジックが含まれます。

Q: AIエージェントのツールとは何ですか？

ツールは、ウェブ検索、データベースクエリ、ファイルアクセス、コード実行、またはブラウザーの操作などのタイプ化された機能です。これらのスキーマと権限によって、エージェントができることが決まります。

Q: ScrapelessはAIエージェントを構築していますか？

Scrapelessは、公開ウェブデータのための検索、ページ取得、ブラウザー、およびMCPツールレイヤーを提供します。ホストアプリケーションは、モデル、計画ループ、メモリ、権限、ガバナンスに責任を持ち続けます。

Q: 人間はエージェントのアクションをいつ承認すべきですか？

公開、外部メッセージの送受信、アカウントの変更、購入、またはデータの削除などの敏感なまたは元に戻しにくいアクションの前に、人間による承認が必要です。