エージェンティックAIとは？

スクレイプレスAIエージェントとエージェントブラウザは、制限されたエージェンティックAIワークフローのための結果計画と管理されたウェブ実行を提供します。

なぜこのトピックが重要なのか

エージェンティックAIは、限られた手順説明で一連の決定と行動を通じて目標を追求するシステムを指します。 NISTエージェンティックAIプログラム は、決定を下し、相互作用から学び、変化する環境に適応する自律的エージェントの視点からエージェンティックAIを説明します。実際のソフトウェアでは、自律性の程度は異なります：1つのエージェントは3つの研究ツールの中から選択できる一方、別のエージェントは重要な境界で人の承認を必要とする長いワークフローを調整します。

ラベルは振る舞いを説明するべきであり、マーケティングではありません。1つの応答を生成するチャットボットは生成AIですが、自律的であるとは限りません。エージェンティックシステムは状態を保持し、ツールを選択し、結果を観察し、計画を修正し、停止または引き渡しを決定します。それらの能力はモデルの隠れた特性ではなく、全体のアプリケーションアーキテクチャから来ます。

エージェンティック制御ループ

ループは、タスク契約として表現された目標から始まります。契約は成功、制約、許可されたリソース、証拠、そしてエスカレーションルールを定義します。プランナーはその契約を、完全な不変スクリプトではなく次のアクションに変えます。ツールがアクションを実行し、その結果としての観察がシステムの状態を変えます。評価者はその後、目標が完了しているか、次のステップが正当化されているか、または人が介入しなければならないかを判断します。

ツールは生成された決定を外部的な効果に変換します。 OpenAI関数呼び出しドキュメント は、モデル面の構造を文書化します：アプリケーションはツール定義を提供し、モデルは構造化された呼び出しを返し、アプリケーションコードは操作を実行します。このパターンは実行前の検証を可能にします。また、認証情報、ネットワークアクセス、不可逆的なアクションをモデルの直接的な制御から排除します。

エージェンティックシステムにおけるメモリにはいくつかの意味があります。作業状態は現在の計画と観察を含みます。エピソディック記録は以前の実行で何が起こったかを保持します。セマンティックメモリは再利用可能な事実や文書を保存します。これらのストレージには明示的な所有権、保持、および取得ルールが必要です。すべてのモデルメッセージを無期限に保存することは、メモリ戦略ではありません。

エージェンティックシステムの構成要素

• タスク契約。 目的、受け入れ可能な出力、許可されたアクション、証拠、制限、およびエスカレーション条件を定義します。
• プランナー。 現在の状態から次の制限されたステップを選択し、事前に全体の実行パスを予測するのではなく、選びます。
• ツール。 検証されたスキーマを通じて検索、ブラウザ、データベース、コード、メッセージング、またはビジネス操作を公開します。
• 状態とメモリ。 観察、完了した作業、保留中の決定、出所、および承認された再利用可能なコンテキストを追跡します。
• 評価者。 進捗と出力を決定論的規則、モデルベースの判断、または人間のレビューに対してチェックします。

ワークフロー自動化とエージェンティックAI

多くのタスクは従来の自動化としてより良く機能します。ルートが事前に確実に指定できない場合にのみ、エージェンティックな選択を追加します。

エージェントワークフローを明確な境界で構築する

結果と権限モデルから始めて、次に本物の不確実性を扱う最小のエージェンシーサーフェスを選択します。

1. 測定可能な目標を書く。 成果物を定義し、品質チェック、締切、そして不完全または安全でないものとしてカウントされるものを明確にします。
2. 最小限のツールセットを設計する。 操作に必要なもののみを公開し、狭いスキーマと読み取り専用のデフォルトを使用します。
3. ステートを明示的に表現する。 現在の目標、計画、観察、ソース証拠、予算、および承認を構造化されたフィールドに保存します。
4. 了解しました。テキストを提供してください。 進捗、ポリシー、および出力の妥当性を確認した後、他のツール呼び出しでコストや外部への影響を拡大します。
5. ハンドオフの計画。 オペレーターに現在の状態、証拠、提案されたアクション、およびエスカレーションの理由を伝えることが重要です。あいまいな失敗メッセージは避けてください。

エージェンティック行動を評価する

翻訳内容が提供されていません。もう一度、翻訳したいテキストを教えていただけますか？ NIST AIリスク管理フレームワーク リスクのライフサイクルビューをサポートします。エージェントにとって、測定は最終結果とそれに到達するために取られた道の両方をカバーする必要があります。

• 結果成功。 システムはタスク契約と品質チェックを満たしましたか？
• パス効率。 ツールコール、モデルターン、および外部リソースはどれくらい消費されましたか？
• ポリシーの遵守。 すべての行動は、ドメイン、資格、予算、および承認の境界内にとどまりましたか？
• 回復品質。 エージェントは進行がないことを認識し、状態を保持し、有用な証拠を持って引き継ぎましたか？
• トレース完全性。 レビュアーは、観察、決定、ツールの結果、および最終出力を再構築できますか？

エージェントAIリスク

より大きな自律性は、元のプロンプトと後のアクションの間の距離を増加させます。その距離と潜在的な影響が増すにつれて、制御を強化する必要があります。

• 目標の逸脱。 中間的な推論は、もっともらしい副目的を追求することができます。大きな観察の後でタスク契約を再確認してください。
• ツールの不正使用。 無効なツールは、安全でない引数または誤った順序で呼び出すことができます。モデルの外で権限と前提条件を検証してください。
• ループ処理。 システムは証拠を得ることなく検索またはアクションパターンを繰り返すことができます。進捗を追跡し、ステップ予算を強制します。
• メモリ汚染。 信頼できない、または古くなった観察結果は後の実行に影響を与える可能性があります。ソース、所有者、時間、信頼レベルにラベルを付けてください。
• 自動化バイアス。 人々は、ソースサポートやアクション権限を確認せずに、完全に見えるトレースを受け入れるかもしれません。

エージェントAIに適したもの

パイロットから製品へ

エージェントAIのための有用なパイロットは、レコードごとに検査できるくらい小さくなければなりません。始めるには 測定可能な目標を作成する成果物、品質チェック、締切、および不完全または安全でないと見なされるものを定義します。その後、適用します。 ミニマルツールセットを設計するタスクに必要な操作のみを公開し、狭いスキーマと読み取り専用のデフォルトを維持します。最初の評価セットは意図的に混合し、通常のケース、曖昧なケース、証拠の欠落、システムが拒否する必要があるアクションを含みます。これにより、ワークフローが高いボリュームが集約メトリクスの内部に設計ミスを隠す前に、その境界を理解しているかどうかが明らかになります。

すべての測定値と成果物にはオーナーが必要です。追跡 結果 成功 システムがタスク契約および品質チェックを満たしたかどうかを確認してください。追跡 パス効率 ツールコール、モデルターン、外部リソースがどのくらい消費されたかを判断するには？ 追加 ポリシーコンプライアンス チームがすべてのアクションがドメイン、資格情報、予算、および承認の境界内に留まったかどうかを確認できるようにするためですか？これらの指標は、ダッシュボードの合計としてのみ存在するのではなく、基礎となる記録にリンクする必要があります。レビュワーは、変更された指標から、それを生成した正確なクエリ、ソース、観察、またはアクションに移動する必要があります。

運用管理は、ビジネスの意思決定を変更する可能性が最も高い失敗モードを対象とすべきです。最初のレビュー規則は以下をカバーする必要があります。 目標の漂流中間的な推論は、もっともらしい副目的を追求することができます。主要な観察の後にタスク契約を再確認してください。終了レビューは次のことをカバーするべきです。 自動化バイアス人々は、ソースのサポートやアクションの権限を確認せずに、完全に見えるトレースを受け入れることがあります。レスポンスオーナーを割り当て、どの証拠が問題を解決するかを定義し、結果がデータ、プロンプト、ツール、権限、またはソースポリシーを変更するかどうかを記録します。その記録は、同じ欠陥が説明のない品質の変動として再発見されるのを防ぎます。

パイロットが予測可能に行動した後のみ拡張してください。チームは、検索と情報源を動的に選択しながら証拠への主張の道筋を保持することが仕事であるオープンエンドの研究から始めることがあります。第二のフェーズでは、ワークフローがレンダリングされた状態や許可されたユーザーコンテキストに依存するインターフェースをナビゲートしなければならない可変ブラウザーワークフローを追加することができます。スコープが拡大するにつれて元のテストセットを実行し続けてください。新しい情報源、マーケット、ツール、および権限は、一度に一つの境界を越えて導入されるべきです。そうすることで、回帰は特定の変更に割り当てることができ、同時にプラットフォームの書き換えを行うことを避けられます。

結論

エージェンティックAIは、目標、ツール、状態、フィードバック、および制約された自律性を中心に構築されたアプリケーションパターンです。このモデルは柔軟な計画を提供し、周囲のシステムは実行、証拠、権限、および停止ルールを提供します。それらの境界を取り除くことは、より良いエージェントを生み出すのではなく、管理されていないエージェントを生み出します。

安定したパスのために従来的な自動化を使用し、不確実な決定において主体的な選択を導入します。これにより、エージェントを有用にする適応性を保持しつつ、ワークフローをテスト可能に保つことができます。