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Googleの「AIエージェント」に関するホワイトペーパーの概要

こんにちは、Sirene(シレーヌ)です。
今回はGoogleの「AIエージェント」に関するホワイトペーパーの概要についてのブログ翻訳です!

元記事

Google の新しい AI ホワイトペーパーは、AI エージェントの複雑さについて分かりやすい説明を提供しています。
一般のユーザーがAI技術を使い慣れていく中で、Hyperbolicでは、エージェントが自律的に動作できるような分散型インフラストラクチャを構築しています。

言語モデルは情報処理において驚くべき能力を持っていますが、現実世界と直接相互作用する能力がないという根本的な制約があります。
この制限は、AIが達成できることに人為的な上限を設けています。Hyperbolicは、革新的な分散型AIインフラストラクチャを通じて、この上限を打ち破るために積極的に取り組んでいます。
Hyperbolicでは、AIエージェントが人間の介入による制限を超えて相互作用できるオープンアクセスのAIエコシステムを構築しています。
私たちの分散型で手頃な価格のGPUマーケットプレイスと検証可能な推論サービスは、最新のオープンソースモデルをホストし、エージェントフレームワークと組み合わさることで、エージェントが自身の計算リソースと推論リソースを管理できるようにします。
Googleは最近、「Agents」という新しいホワイトペーパーを発表しました。これは、AIエージェントの魅力的な複雑さを、技術者と非技術者の両方にアクセスしやすい、理解しやすく噛み砕いて説明しています。
Hyperbolicでは、すべての人のためにAIを民主化することに取り組んでおり、それは知識の共有から始まります。
そこで、Googleの「Agents」の最も重要な側面を私たちのコミュニティのためにまとめました。


Googleの「AIエージェント」白書

「Agents」において、著者のJulia Wiesinger、Patrick Marlow、そしてVladimir Vuskovicは、相互に連携した認知アーキテクチャがどのように単独の大規模言語モデル(LLM)を現在の制約を超えて拡張し、AIエージェントを形成するかを理解するための包括的なフレームワークを提示しています。

AIエージェントの構成要素

著者たちは、AIエージェントがどのようにして世界を観察し、行動しながら目標を達成するのか、その3つの必須コンポーネントについて掘り下げています。

1. モデルコンポーネント

エージェントの中心には言語モデルがあり、これが意思決定の核となります。しかし、従来の言語モデルとは異なり、エージェントのモデルは特に複雑な推論や計画タスクを処理できるように構成されています。

2. ツールコンポーネント

ツールは、AIモデルと現実世界をつなぐ重要な橋渡し役です。これにより、エージェントは学習データの範囲を超えた情報にアクセスできます。ツールには以下の3つの形態があります。

  • 拡張機能(Extensions):エージェントとAPIを直接つなぐブリッジ

  • 関数(Functions):クライアントサイドで実行され、開発者がより細かく制御できる機能

  • データストア(Data Stores):構造化・非構造化データへアクセスするためのポイント

3. オーケストレーションレイヤー

エージェントのモデルは、サイズに関係なく ReAct(反応型)、Chain-of-Thought(思考の連鎖)、Tree-of-Thoughts(思考の木) などの指示ベースの推論フレームワークに従う必要があります。
これこそがエージェントを他のAIシステムと区別する要素であり、情報の入力、推論、次のアクション決定というサイクルを管理する「認知アーキテクチャ」となります。

「真に賢い」AIエージェントの特徴

『Agents』の著者たちは、AIエージェントが最も効果的な出力を生成するために、最適なツールを選択できる必要があると説明しています。
現実世界のシナリオでは、エージェントは自身の学習データの範囲外の情報を理解する能力を持つ必要があります。
そのために、エージェントは ターゲット学習 を活用し、パフォーマンスを最適化します。

1. インコンテキスト学習(In-context learning)

リアルタイムの適応を実現する手法で、プロンプト、ツール、事例 を活用しながら、エージェントが継続的に学習できるようにします。

2. 検索ベース学習(Retrieval-based learning)

外部メモリを活用して動的に情報にアクセスし、プロンプトに追加情報を組み込むことで、より良い出力を生成できるようにします。

3. ファインチューニング学習(Fine-tuning based learning)

特定のドメイン向けにモデルを事前学習させる手法で、より大規模なデータセット を提供することで、特定の分野の理解を深め、適切なツールの使用タイミングや方法を学習させます。

AIエージェントからAIの生活へ:進化の次なるステップ

『Agents』の著者たちは、AIエージェントに関する貴重な理論的枠組みを提示しています。Hyperbolicでは、こうした複雑なシステムがより広範なユーザー層に理解され始めていることに興奮しています。
自律型AIエージェントが私たちの「AIの生」を導き、私たちはそれを支える分散型インフラを構築しています。

AIの未来は、単により強力なモデルや洗練された認知アーキテクチャの開発にあるのではなく、AIエージェントが真に自律的に機能できる環境を作ることにあります
Hyperbolicは、分散型GPUマーケットプレイス、検証可能な推論サービス、そしてエージェントフレームワークを通じて、この未来の基盤を築いています。

Hyperbolic上のAIエージェントは、単にツールを統合したり、LLMを調整して複雑なタスクをこなすだけではありません。
彼らは完全に自律的に動作し、自らのリソースを活用し、ターゲット学習手法を駆使して協力し、最適化を図ります

2025年はAIエージェントの時代。

Hyperbolicでは、エージェントが学び、稼ぎ、進化できるAIエコシステムを育て、次世代のAIイノベーションの礎を築いています。

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Hyperbolicについて

Hyperbolicは、AIインフラ、サービス、モデルの完全なオープンエコシステムを提供することで、AIの民主化を進めています。
分散型ネットワークで世界中のGPUを調整し、独自の検証技術を活用することで、開発者や研究者は信頼性が高く、スケーラブルで手頃な価格の計算リソースと最新のオープンソースモデルにアクセスできます。

UCバークレーとワシントン大学の受賞歴のある数学およびAI研究者たちによって設立されたHyperbolicは、AI技術が普遍的にアクセス可能で、検証され、共同で運営される未来を創造することを目指しています。

HyperbolicのDiscordに参加してポイントを集めると良い事が…?

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すでに知っているかもしれませんが、HyperbolicのDiscordサーバーでは、XPに加えて簡単なタスクを達成することでポイントを獲得できます。仕組みがよく分からない方のために、簡単なガイドをご用意しました!

ポイントの獲得方法 ✨

イベントセクション内の⁠「 ⁠quests 」チャンネルにアクセスしてください。
このチャンネル内の投稿の下にある「Verify」ボタンをクリックします。
ボットから「Twitterアカウントがまだリンクされていない」と通知されます。「Let’s Go」をクリックして、次に「Link X」を選択してください。
ボットのウェブサイトで「Continue with Discord」をクリックしてアカウントを認証します。
「Social Accounts」タブでTwitterアカウントをリンクします。
これが完了したら、チャンネルに戻り、最新のクエストを確認してください。

各クエストには、報酬(例: 50✨)と達成するタスク(例: 💖 投稿にいいねを押す、またはイベントに15分参加する)が指定されています。
⚠️ 重要: クエストを達成した後、「Claim」または「Verify」をクリックして、ボットがポイントを反映できるようにしてください。⚠️

合計ポイントの確認方法
⁠⚡┆quests-dashboard チャンネルの「My Dashboard」ボタンをクリックしてください。

これらのポイントは何のため?✨
現時点では、これらのポイントを使用したり交換したりする方法はありませんが、将来的に機能が追加される可能性があります。
今はポイントを集めながら、新しいアップデートを待ちましょう!

皆さんの健闘を祈っています!


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