📜 要約
主題と目的
本調査は、LLMエージェントのアプリケーションにおけるメモリのデザインパターンについて網羅的に理解することを目的としています。具体的には、LLMエージェントのメモリモジュールの役割と重要性、短期記憶と長期記憶の違い、エピソードメモリの活用法、手続き的メモリの設計パターン、メモリの最適化手法、実際の活用事例、そして今後の課題と展望について詳しく調査しました。これにより、LLMエージェントのメモリ管理に関する包括的な理解を得ることができます。
回答と発見
LLMエージェントのメモリモジュールの役割と重要性
- LLMエージェントのメモリモジュールは、短期記憶と長期記憶を統合したハイブリッドメモリを使用し、過去の行動や思考を記録することで、将来の行動を計画する能力を向上させます。
- 短期記憶は会話中の重要な詳細を迅速に記録し、タスクが完了するとクリアされます。一方、長期記憶は過去の経験や学習した情報を長期間保存し、未来の意思決定に活用されます。
- エピソードメモリは、ユーザーの過去の経験や好みを参照し、次のアクションを提案するために重要な役割を果たします。ベクトル検索アルゴリズムを用いて過去のテキストファイルを検索し、関連する情報を再利用することで、より適切な応答を生成できます。
手続き的メモリの設計パターン
- 手続き的メモリの設計パターンには、「パッシブゴールクリエイター」「プロアクティブゴールクリエイター」「セルフリフレクション」「クロスリフレクション」の4つがあります。
- これらのパターンは、エージェントが自律的に目標を設定し、計画を立てる能力を強化します。例えば、ユーザーの要求を分析して具体的な目標を生成したり、自身の出力を評価して改善したりすることができます。
- 手続き的メモリの設計パターンは、エージェントの推論能力を向上させ、より効果的なタスク遂行を可能にします。
メモリの最適化手法
- LLMエージェントのメモリ最適化手法は、短期記憶と長期記憶の2つの主要なメモリタイプに基づいています。
- 短期記憶の管理には、コンテキストウィンドウのサイズ制限や自律性の増加によるコストの課題があります。これに対して、デリゲーションのデザインパターンを活用することで、複数のエージェントを並行して稼働させ、タスクを迅速に完了できます。
- 長期記憶には、エピソード記憶、セマンティック記憶、手続き記憶の3つのタイプがあり、これらを統合することで、エージェントはより豊富な情報にアクセスできるようになります。
実際の活用事例
- Generative Agentsは、仮想の組織内での各ポジションの振る舞いを観察することで、実際のビジネス環境における戦略的な意思決定に役立てることができます。
- Open Interpreterは、LLMが生成したプログラムを自動実行し、計画・実行・検証・再計画を一貫して行うことで、エンジニアやデータサイエンティストの業務を効率化します。
- AutoGenは、異なる役割を持つ複数のエージェントが協力してタスクを遂行する仕組みを導入し、チーム構成を最適化することで、目的に即した成果を生み出します。
課題と今後の展望
- メモリの更新方法やエージェント間の協力が重要な課題となっています。これらを克服することで、より高性能な自律エージェントの実現が期待されます。
- 手続き的メモリ、意味的メモリ、エピソードメモリの各タイプが、エージェントの有用性に大きく影響します。メモリの種類や更新方法の改善が重要なテーマとなっています。
- ReActエージェント、タスクプランナーエージェント、マルチエージェントオーケストレーションなどのデザインパターンが注目されており、より複雑なタスクを効率的に処理できるようになることが期待されます。
結果と結論
本調査により、LLMエージェントのメモリモジュールの重要性と、その設計パターンや最適化手法、実際の活用事例について理解を深めることができました。特に、短期記憶と長期記憶の統合、エピソードメモリの活用、手続き的メモリの設計パターンなどが、エージェントの性能向上に大きな影響を及ぼすことが明らかになりました。
今後の課題としては、メモリの更新方法やエージェント間の協力の改善が挙げられます。これらを解決することで、より高度な自律エージェントの実現が期待されます。また、新しいデザインパターンの導入により、複雑なタスクの効率的な処理も可能になるでしょう。
LLMエージェントのメモリ管理は、AIシステムの進化において重要な要素であり、今後も研究が進むことが予想されます。本調査の結果は、この分野の理解を深める上で有用な情報を提供するものと考えられます。
コード実行
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<title>LLMエージェントのメモリデザインパターン</title>
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<h1>LLMエージェントのメモリデザインパターン</h1>
<div class="chart">
<h2>メモリの種類</h2>
<div class="mermaid">
graph TD;
A[メモリ] -->|エピソード記憶| B[過去のインタラクション]
A -->|手続き的メモリ| C[タスク実行方法]
A -->|意味的メモリ| D[知識の長期保存]
</div>
<p class="source">出典: <a href="https://www.superannotate.com/blog/llm-agents-the-ultimate-guide" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="text-blue-500 underline hover:text-blue-700">SuperAnnotate</a></p>
</div>
<div class="chart">
<h2>LLMエージェントのデザインパターン</h2>
<div class="mermaid">
graph TD;
E[デザインパターン] -->|反射| F[自己評価]
E -->|ツール使用| G[外部ツールとの連携]
E -->|計画| H[タスク分解]
E -->|マルチエージェント| I[協力的なタスク実行]
</div>
<p class="source">出典: <a href="https://www.deeplearning.ai/the-batch/agentic-design-patterns-part-5-multi-agent-collaboration/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="text-blue-500 underline hover:text-blue-700">DeepLearning.AI</a></p>
</div>
</body>
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🔍 詳細
🏷LLMエージェントの基礎知識
LLMエージェントの基本構造と機能
LLMエージェントは、大規模言語モデル（LLM）を基盤とした高度なAIシステムであり、計画やメモリなどの重要なモジュールを組み合わせることで複雑なタスクを実行します。エージェントのメモリモジュールは、短期記憶と長期記憶を統合したハイブリッドメモリを使用し、過去の行動や思考を記録することで、将来の行動を計画する能力を向上させます。計画モジュールは、ユーザーリクエストに応じて必要なステップを分解し、フィードバックを基に改善することが可能です。LLMエージェントは、外部ツールを活用して情報を取得し、ユーザーのニーズに応じた応答を提供します。これにより、会話エージェントやタスク指向エージェントなど、さまざまなユースケースに応じた応用が可能となります。今後の展望としては、メモリ管理やスケーラビリティ、バイアスの軽減などの課題に取り組む必要があります。
LLMエージェントのデザインパターン
LLMエージェントにおける「Agentic Design Patterns」は、AIエージェントの設計において重要な4つのデザインパターンを示しています。これらは、エージェントがタスクを効率的に処理し、出力を改善するためのフレームワークを提供します。
-
Reflection
LLMが自身の出力を検査し、改善点を見つけるプロセスです。実装が容易で、性能向上が期待できます。例えば、コード生成タスクでLLMが自身のコードを批評し、フィードバックを基に修正を行うことが可能です。 -
Tool Use
LLMが外部ツールを活用することで、情報収集やデータ処理の能力を拡張します。Web検索やAPI呼び出しを通じて、LLMはより多くの情報を取得し、タスクを効率的に解決できます。 -
Planning
目標達成のために、タスクを多段階に分割し、実行する能力をLLMに付与します。これにより、複雑なタスクを効率的に処理することが可能になります。 -
Multi-agent collaboration
複数のLLMエージェントが協力してタスクを分担し、より良い解決策を導き出します。各エージェントが異なる専門性を持つことで、単一エージェントでは得られない多様な視点が得られます。
これらのデザインパターンは単独で使用するだけでなく、組み合わせることで相乗効果を生むことが期待されます。例えば、CRITICはReflectionとTool Useを組み合わせて出力の品質向上を図っています。また、ChatDevではMulti-agent CollaborationとPlanning、Reflection、Tool Useの要素が組み合わさっています。
メモリモジュールの役割
LLMエージェントのメモリモジュールは、エージェントの内部ログを保存し、過去の思考、行動、環境からの観察を記録します。これにより、エージェントは過去の行動を思い出し、将来の行動を計画することが可能になります。メモリには主に以下の2種類があります。
- 短期記憶: エージェントの現在の状況に関する情報を含み、通常はコンテキストウィンドウの制約により短期間の情報を保持します。
- 長期記憶: エージェントの過去の行動や思考を保持し、長期間にわたって呼び出す必要がある情報を管理します。
ハイブリッドメモリは、短期記憶と長期記憶を統合し、エージェントの長期的な推論能力を向上させます。
LLMエージェントの応用例
LLMエージェントは、複雑な推論能力や常識理解能力を活かして、さまざまなドメインで効果的に応用されています。例えば、メンタルウェルビーイングをサポートする会話エージェントや、科学実験の設計・計画・実行を自動化するエージェントなどがあります。具体的には、OpenAIのHumanEvalベンチマークにおいて、GPT-3.5がAgentループを組み込むことで正解率が最大95.1%に達した事例が挙げられます。
課題と今後の展望
LLMエージェントはまだ発展途上であり、役割の適応、長期計画、知識の境界、効率性など多くの課題があります。これらの課題を克服するためには、より高度なプロンプト戦略やフィードバックメカニズムの設計が求められます。今後もこの分野の進展が期待されます。
このように、LLMエージェントは、ユーザーのニーズに応じた情報提供やタスクの実行を行うために、さまざまな要素を統合して機能しています。詳細な情報は、やを参照してください。
promptingguide.ai
zenn.dev
🏷エピソードメモリの活用法
エピソードメモリの重要性と活用法
エピソードメモリは、エージェントが過去の経験や重要な出来事を記録し、将来の意思決定に役立てるためのメモリの一形態です。具体的には、エピソード記憶は経験のキャプチャとエンコーディング、経験の保存、経験の取得という3つの主要なプロセスから構成されています。これにより、エージェントは過去の経験から学び、より良い意思決定を行うことが可能になります。特に、LLMエージェントにおいては、エピソード記憶が重要なデザインパターンとなり、エージェントがどのようにして経験を記録し、保存し、取得するかを理解することが、効果的なメモリの設計において不可欠です。
エピソードメモリの活用法
エピソードメモリは、LLMエージェントの設計において非常に重要な役割を果たします。以下にその具体的な活用法を示します。
-
経験のキャプチャとエンコーディング
エージェントは、ユーザーとのインタラクションを通じて得た情報を内部的に記録します。このプロセスにより、エージェントは過去の会話や行動を参照することが可能になります。例えば、AutoGPTはベクトル検索アルゴリズムを用いて過去のテキストファイルを検索し、関連する情報を再利用することができます。これにより、エージェントはより文脈に即した応答を生成することができます。 -
経験の保存
エピソードメモリは、エージェントが過去の経験を保存するための手段でもあります。これにより、エージェントは将来的に同様の状況に直面した際に、過去の経験を基にした判断を行うことができます。例えば、LLMエージェントはユーザーの好みや過去のイベントを記録し、次のアクションを提案するのに役立ちます。このようなメモリの活用は、ユーザー体験を向上させるために不可欠です。 -
経験の取得
保存された経験は、関連するキューによって促されたときに取り出されます。これにより、エージェントは状況に応じた適切な情報を迅速に引き出すことができます。例えば、エージェントが過去の会話履歴を参照することで、ユーザーとの対話がよりスムーズに進行します。LlamaIndexの「Chat Summary Memory Buffer」は、古い会話履歴を要約することで、会話のコンテキストを維持し、情報の欠落を防ぐ機能を提供しています。 -
フィードバックループの導入
エピソードメモリは、過去のステップをレビューし、学習した結果を現在の行動に影響させるフィードバックループを導入することができます。これにより、エージェントは自己一貫性を高め、推論能力を向上させることが可能になります。具体的には、Reflexionというエージェントパターンがこのプロセスを実現します。
これらのプロセスを通じて、エピソードメモリはLLMエージェントの能力を大幅に向上させ、ユーザーに対してよりパーソナライズされた体験を提供することができます。エピソードメモリの設計と活用は、今後のAIエージェントの進化において重要な要素となるでしょう。
詳細な情報は、から確認できます。
towardsai.net
🏷メモリの重要性と役割
LLMエージェントにおけるメモリの役割と重要性
メモリは、LLM（大規模言語モデル）ベースのエージェントにおいて、知識の蓄積や過去の経験の処理、行動を支える情報の取得に不可欠な要素です。エージェントは自己進化能力を持ち、長期的かつ複雑な相互作用を解決するためにメモリを活用します。狭義のメモリは同一の試行内の過去の情報に関連し、広義では異なる試行間の情報や外部知識を含みます。メモリの設計には情報源、情報形式、操作メカニズムが含まれ、これらが協力してエージェントの機能を支えます。メモリは、個人アシスタントやロールプレイング、推薦システムなど、さまざまなアプリケーションで重要な役割を果たし、過去の対話を記憶することで一貫した応答を提供します。現在のメモリメカニズムにはいくつかの課題があり、これらに対処することでLLMエージェントの能力を向上させることが期待されています。
メモリの重要性
LLMベースのエージェントは、自己進化能力を持ち、長期的かつ複雑なエージェントと環境の相互作用を解決するために必要です。メモリは、エージェントが知識を蓄積し、過去の経験を処理し、行動を支える情報を取得するための重要な要素です。過去の研究では、多くの有望なメモリメカニズムが提案されていますが、これらは散発的に存在し、体系的なレビューが不足しています。
メモリの定義
メモリは狭義と広義の2つの観点から定義されます。狭義では、同一の試行内の過去の情報に関連し、広義では異なる試行間の情報や外部知識を含むことができます。例えば、エージェントが旅行計画を立てる場合、過去の試行からのフィードバックをメモリに取り入れることで、将来のエラーを回避することができます。
メモリの設計と評価
メモリモジュールの設計には、情報源、情報形式、操作メカニズムが含まれます。情報源は、試行内の情報、異なる試行間の情報、外部知識に分類されます。情報形式は、テキスト形式とパラメトリック形式に分けられ、各形式にはそれぞれの利点と欠点があります。メモリの操作には、メモリの書き込み、管理、読み取りが含まれ、これらは協力してエージェントの機能を支えます。
アプリケーションにおけるメモリの役割
メモリは、ロールプレイング、個人アシスタント、オープンワールドゲーム、コード生成、推薦システム、専門的なドメインのエキスパートシステムなど、さまざまなアプリケーションで重要な役割を果たします。例えば、個人アシスタントエージェントは、過去の対話を記憶することで、ユーザーに対して一貫した応答を提供します。これにより、ユーザーはエージェントとのインタラクションがよりスムーズで自然に感じられるようになります。
制限と今後の方向性
現在のメモリメカニズムには、パラメトリックメモリの進展、マルチエージェントアプリケーションにおけるメモリの活用、生涯学習におけるメモリの役割、ヒューマノイドエージェントにおけるメモリの設計など、いくつかの課題があります。これらの課題に対処することで、LLMベースのエージェントの能力をさらに向上させることが期待されます。
この調査は、LLMエージェントのアプリケーションにおけるメモリのデザインパターンの基本概念を理解するための貴重な参考資料となるでしょう。詳細な情報は、以下のリンクから確認できます：
arxiv.org
🏷LLMエージェントにおけるメモリの最適化手法
LLMエージェントにおけるメモリの最適化手法
LLMエージェントのメモリ最適化手法は、短期記憶と長期記憶の2つの主要なメモリタイプに基づいています。短期記憶は、エージェントがユーザーとの対話を通じて必要なコンテキストを提供し、過去のアクションを記憶することで次のステップを決定するのに役立ちます。一方、長期記憶は、過去のインタラクションやアクションを保存し、エピソード記憶、セマンティック記憶、手続き記憶に分かれています。短期記憶の管理には、コンテキストウィンドウのサイズ制限や自律性の増加によるコストの問題が存在しますが、長期記憶はエージェントが必要に応じて情報にアクセスできるようにし、よりパーソナライズされた体験を提供します。これらのメモリ機能は、エージェントの性能向上に寄与し、ユーザーとのインタラクションをより自然にするための重要な要素です。
メモリの種類とその役割
エージェントのメモリは主に短期記憶と長期記憶に分かれます。短期記憶は、エージェントが人間の意図を解決するために必要な追加のコンテキストを提供します。例えば、チャットエージェントでは、ユーザーとの対話がシステムプロンプトに継続的にパイプされ、エージェントが過去のアクションを「記憶」し、次のステップを決定するのに役立ちます。
swirlai.com
一方、長期記憶は、短期記憶に収まらない過去のインタラクションやアクションを保存します。長期記憶はさらに以下の3つに分けられます。
- エピソード記憶: 過去のインタラクションを含む。
- セマンティック記憶: エージェントが持つべき外部情報や自己に関する知識。
- 手続き記憶: エージェントに組み込まれた手続きやツールの構造。
短期記憶の課題と長期記憶の実装
短期記憶の管理にはいくつかの課題があります。例えば、LLMのコンテキストウィンドウのサイズが限られているため、システムプロンプトを増やすと過去のインタラクションを保持できなくなる可能性があります。また、エージェントに与える自律性が増すと、コストが急増することもあります。
swirlai.com
長期記憶は、エージェントが必要に応じてアクセスできる情報を提供します。エピソード記憶は過去のインタラクションを保存し、セマンティック記憶は外部情報を保持します。手続き記憶は、エージェントの構造やツールを含みます。これにより、エージェントはよりパーソナライズされた体験を提供できるようになります。
永続メモリの重要性
永続メモリは、AIシステムが過去のやり取りから情報を保存し、取得する能力を持つことを意味します。これにより、AIはデジタルブレインのように機能し、会話や好み、パターンを記憶することが可能になります。従来のAIシステムは短期記憶に依存し、セッション終了後に情報が失われるため、ユーザーは毎回最初からやり直す必要がありましたが、永続メモリはこの制限を克服します。
unite.ai
このように、LLMエージェントにおけるメモリの最適化手法は、エージェントの性能向上やユーザーとのインタラクションをより自然にするための重要な要素であり、今後の研究や実装においても注目されるテーマです。
🏷短期記憶と長期記憶の違い
短期記憶と長期記憶の役割と相互作用
短期記憶と長期記憶は、情報処理において重要な役割を果たします。**短期記憶は会話中に重要な詳細を迅速に記録する役割を果たし、タスクが完了するとクリアされます。一方、長期記憶は過去のやり取りからの洞察や情報を保存し、パターンを理解して未来の意思決定に役立てます。**この二つのメモリを組み合わせることで、LLMエージェントは現在の会話を把握しつつ、過去の情報を活用してより適切な応答を提供できます。
短期記憶と長期記憶の違い
短期記憶は、情報を一時的に保持するためのシステムであり、通常は数秒から数分の間に限られた情報を記憶します。例えば、会話中に相手が言った重要なポイントを一時的に記憶することが短期記憶の役割です。このメモリは、タスクが完了するとクリアされるため、情報の保持期間は非常に短いです。
一方、長期記憶は、過去の経験や学習した情報を長期間にわたって保存するためのシステムです。長期記憶は、個人の知識やスキル、過去の出来事に関する情報を保持し、未来の意思決定や行動に影響を与えます。例えば、過去の会話や学習した知識を基に、新しい問題を解決する際に役立ちます。
LLMエージェントにおいては、**短期記憶と長期記憶の組み合わせが特に重要です。**短期記憶は、会話の流れをスムーズに保つために必要であり、長期記憶は、過去の情報を活用してより適切な応答を生成するために不可欠です。このように、両者は相互に作用し、エージェントの応答の質を向上させます。
例えば、LLMエージェントは、短期記憶を使用して会話中の重要な詳細を記録し、長期記憶を活用して過去の会話から得た知識を基に応答を生成します。このプロセスにより、エージェントはより文脈に即した、適切な情報を提供することが可能になります。
このように、短期記憶と長期記憶の違いを理解することは、LLMエージェントの設計や運用において重要な要素となります。詳細な情報は、こちらのリンクを参照してください: LLM agents: The ultimate guide | SuperAnnotate
🏷手続き的メモリの設計パターン
手続き的メモリの設計パターンの重要性
手続き的メモリの設計パターンは、AIエージェントが目標を設定し、計画を立てるための重要なフレームワークです。このパターンは、エージェントが自律的にタスクを達成するために必要なステップを決定する能力を強化します。具体的には、ユーザーの要求を分析し、具体的な目標を生成する「パッシブゴールクリエイター」や、環境を理解して先回りして目標を設定する「プロアクティブゴールクリエイター」が含まれます。また、エージェントが自身の出力を評価し改善する「セルフリフレクション」や、他のエージェントからフィードバックを受ける「クロスリフレクション」なども重要な要素です。これらの手法は、エージェントの推論能力を向上させ、より効果的なタスク遂行を可能にします。手続き的メモリの設計パターンは、AIエージェントの進化において不可欠な役割を果たします。
手続き的メモリの設計パターン
手続き的メモリの設計パターンは、AIエージェントが自律的に目標を設定し、計画を立てるためのフレームワークを提供します。これにより、エージェントは複雑なタスクを効率的に処理することが可能になります。
-
パッシブゴールクリエイター
ユーザーのプロンプトを分析し、具体的な目標を生成する役割を担います。このパターンは、ユーザーが何を求めているのかを理解し、適切なアクションを提案するために重要です。例えば、カスタマーサポートボットが顧客の問い合わせを解析し、適切な解決策を提示する際に利用されます。 -
プロアクティブゴールクリエイター
ユーザーの行動や環境を理解し、先回りして目標を設定する能力を持ちます。これにより、エージェントはユーザーのニーズを予測し、よりスムーズなインタラクションを実現します。例えば、スマートホームデバイスがユーザーの生活パターンを学習し、自動的に最適な設定を行うことが挙げられます。 -
セルフリフレクション
エージェントが自身の出力を評価し、必要に応じて改善を行う能力です。このプロセスにより、エージェントは過去の経験から学び、次回のタスク遂行に活かすことができます。例えば、AIアシスタントがユーザーからのフィードバックを基に、次回の提案を改善することが考えられます。 -
クロスリフレクション
他のエージェントからフィードバックを受けることで、自己改善を図る手法です。複数のエージェントが協力し合うことで、より高い精度の出力を実現します。製造業において、複数のロボットが協力して作業を最適化する事例が見られます。
これらの手続き的メモリの設計パターンは、AIエージェントがより効果的にタスクを遂行するための基盤を提供します。特に、エージェントが自律的に行動する能力を高めることで、ユーザーとのインタラクションがより自然でスムーズになることが期待されます。今後のAI技術の進化において、これらのパターンはますます重要な役割を果たすでしょう。
🏷実際のアプリケーション事例
LLMエージェントの実際の活用事例
LLMエージェントの実際のアプリケーション事例として、マルチエージェントシステムの活用が挙げられます。特に、Generative Agentsは社会活動をシミュレーションすることを重視し、仮想の組織内での各ポジションの振る舞いを観察することが可能です。また、Open InterpreterはLLMが生成したプログラムを自動実行し、タスクを遂行する仕組みを提供します。これにより、計画から実行、検証、再計画までを一貫して行うことができ、エンジニアやデータサイエンティストの業務を効率化します。さらに、AutoGenは異なる役割を持つ複数のエージェントが協力してタスクを遂行する仕組みを導入し、チーム構成を最適化することで、目的に即した成果を生み出します。これらの事例は、LLMエージェントが実際の業務においてどのように活用されているかを示す良い例です。
Generative Agentsの活用
Generative Agentsは、特定のタスクを行うことを目的とせず、社会活動をシミュレーションすることを重視しています。例えば、仮想のソフトウェア会社において、各ポジションを配置し、組織全体の振る舞いを観察することができます。このようなシミュレーションにより、組織のダイナミクスや意思決定プロセスを理解する手助けとなります。具体的には、仮想のチームがどのように協力し、問題を解決するかを観察することができ、実際のビジネス環境における戦略的な意思決定に役立てることができます。詳細については、をご覧ください。
nri-secure.co.jp
Open Interpreterの導入
Open Interpreterは、LLMが生成したプログラムを自動実行し、タスクを遂行する仕組みです。このシステムにより、従来の「尋ねる」「会話する」だけでなく、「タスクをやってもらう」ことが可能になります。計画・実行・検証・再計画を一貫して行うことができ、エンジニアやデータサイエンティストの業務を大幅に効率化します。例えば、特定のデータ分析タスクを自動化することで、従来の手作業による分析時間を大幅に短縮することが可能です。このような自動化は、業務の生産性を向上させるだけでなく、エラーのリスクを減少させる効果もあります。詳細は、を参照してください。
substack.com
AutoGenによるチーム構成の最適化
AutoGenは、異なる役割を持つ複数のエージェントが協力してタスクを遂行する仕組みを導入しています。このアプローチにより、チーム構成を適切に行うことで、より目的に即した成果を生み出すことができます。例えば、プロジェクトの進行に応じて、特定の専門知識を持つエージェントを追加することで、タスクの効率を向上させることができます。このように、役割に応じたエージェントの配置は、プロジェクトの成功に寄与する重要な要素となります。詳細については、をご覧ください。
nri-secure.co.jp
これらの事例は、LLMエージェントが実際の業務においてどのように活用されているかを示す良い例であり、今後のビジネスプロセスの革新に寄与することが期待されます。
🏷今後の展望と課題
LLMエージェントの未来とその課題
LLMエージェントのメモリ管理や自律性の向上が、今後の展望として重要なテーマとなるでしょう。特に、メモリの種類や更新方法がエージェントの有用性に大きく影響し、手続き的メモリ、意味的メモリ、エピソードメモリの各タイプがそれぞれ異なる役割を果たします。また、エージェントの設計においては、ReActエージェントやタスクプランナーエージェント、マルチエージェントオーケストレーションといったデザインパターンが注目されています。これにより、エージェントはより複雑なタスクを効率的に処理できるようになります。課題としては、メモリの更新方法やエージェント間の協力が挙げられ、これらを克服することで、より高性能な自律エージェントの実現が期待されます。
メモリ管理の重要性と種類
LLMエージェントにおけるメモリ管理は、その性能を大きく左右します。メモリには主に以下の3つのタイプがあります。
-
手続き的メモリ
タスクを実行する方法を記憶する長期メモリであり、例えば自転車の乗り方を覚えることが挙げられます。LLMエージェントでは、エージェントコードと重みの組み合わせとして実装されますが、実際には自動的に重みを更新することは少ないです。 -
意味的メモリ
知識の長期保存を担い、学校で学んだ事実や概念の理解が例として挙げられます。エージェントは会話から情報を抽出し、将来の会話に活用します。 -
エピソードメモリ
特定の過去の出来事を思い出すことができ、過去の行動のシーケンスを保存することで、エージェントが意図した通りに動作するのを助けます。
これらのメモリタイプは、エージェントの有用性に大きく影響し、特にメモリの更新方法が重要です。例えば、ChatGPTは「ホットパス」での更新を採用しており、応答する前に事実を記憶します。一方で、バックグラウンドでの更新も行われ、会話中または後にメモリを更新するプロセスが実行されます。これにより、エージェントはより適切な応答を生成できるようになります。より。
langchain.dev
自律エージェントのデザインパターン
自律エージェントの設計においては、以下の3つのデザインパターンが注目されています。
-
ReActエージェント
推論とアクション処理に特化しており、異なるReActプロンプトをFSM（有限状態機械）の特定の状態として実装します。このパターンは、予測可能性やタスクの分離を提供しますが、ループに陥るリスクもあります。 -
タスクプランナーエージェント
複数のステップで計画を実行するエージェントで、計画ミスによるエラーの可能性があるものの、ループに陥るリスクを減少させます。 -
マルチエージェントオーケストレーション
複雑なタスクをエージェントに依頼する際に、エージェントの行動を適切にスケールさせるための手法です。エージェントの責任を分離し、他のエージェントとのコミュニケーションを促進します。Three AI Design Patterns of Autonomous Agentsより。
課題と今後の展望
今後の展望としては、メモリの更新方法やエージェント間の協力が重要な課題となります。これらを克服することで、より高性能な自律エージェントの実現が期待されます。特に、LLMエージェントの性能向上や新技術の導入は、今後の技術革新に大いに寄与するでしょう。
例えば、Azure OpenAI Serviceでは新たなファインチューニング技術が導入され、LLMの性能向上が期待されています。このような技術革新は、エージェントの自律性やタスク実行能力の向上に寄与し、今後の研究や実装において重要なテーマとなるでしょう。Azure OpenAI Serviceの新機能より。
まとめ
LLMエージェントの未来は、メモリ管理や自律性の向上にかかっています。これらの課題を克服することで、より高性能な自律エージェントの実現が期待され、AI技術の進化に大きく寄与するでしょう。今後もこの分野の挑戦は続くでしょう。
🖍 考察
推定
LLMエージェントのメモリのデザインパターンについては、以下のように推定できます。
短期記憶と長期記憶の2つのメモリタイプが重要な役割を果たしています。短期記憶は会話中の重要な詳細を迅速に記録し、タスク完了時にクリアされます。一方、長期記憶は過去の経験や学習した知識を保持し、将来の意思決定に活用されます。これらの2つのメモリを組み合わせることで、LLMエージェントは現在の状況を把握しつつ、過去の情報を活用して適切な応答を生成することができます。
また、エピソードメモリは、ユーザーの過去の経験や好みを参照し、次のアクションを提案するために重要な役割を果たします。ベクトル検索アルゴリズムを用いて過去のテキストを検索し、関連情報を再利用することで、より適切な応答を生成することができます。
手続き的メモリのデザインパターンも重要です。これにより、エージェントが自律的に目標を設定し、計画を立てる能力が強化されます。パッシブゴールクリエイター、プロアクティブゴールクリエイター、セルフリフレクション、クロスリフレクションなどのパターンが活用されています。
一方で、メモリの管理やスケーラビリティ、バイアスの軽減などの課題も存在しています。これらの課題に取り組むことで、より高度なLLMエージェントの実現が期待されます。
分析
LLMエージェントのメモリ管理は、その性能を大きく左右する重要な要素です。短期記憶と長期記憶の組み合わせにより、エージェントは現在の状況を把握しつつ、過去の経験を活用して適切な応答を生成することができます。
エピソードメモリの活用は、ユーザーの好みを理解し、より自然な会話を実現するために不可欠です。ベクトル検索を用いて過去の情報を参照することで、エージェントはきめ細かなサービスを提供することができます。
手続き的メモリのデザインパターンは、エージェントの自律性を高め、複雑なタスクを効率的に処理する上で重要な役割を果たします。目標設定から計画立案、自己評価、他者との協調まで、エージェントの思考プロセスを体系化することで、より高度な推論能力を発揮できるようになります。
一方で、メモリ管理におけるいくつかの課題も存在します。コンテキストウィンドウの制限や、自律性の増加に伴うコストの問題などが挙げられます。これらの課題に対処するためには、デリゲーションやマルチエージェントオーケストレーションなどのデザインパターンの活用が有効です。
今後、LLMエージェントの性能向上や新技術の導入により、メモリ管理の課題がさらに解決されていくことが期待されます。特に、Azure OpenAI Serviceの新しいファインチューニング技術は、エージェントの自律性やタスク実行能力の向上に寄与すると考えられます。
今後の調査
LLMエージェントのメモリ管理に関する今後の調査テーマとしては、以下のようなものが考えられます。
-
パラメトリックメモリの進展
LLMエージェントのメモリをより柔軟に管理するための手法の研究。メモリの更新方法やアクセス方式の最適化など。 -
マルチエージェントアプリケーションにおけるメモリの活用
複数のエージェントが協調して問題を解決する際のメモリ共有や分散管理の方法論の検討。 -
生涯学習におけるメモリの役割
エージェントが長期にわたって学習し続けるための、メモリの持続性や更新方式の研究。 -
ヒューマノイドエージェントにおけるメモリの設計
身体性を持つエージェントのメモリ管理手法の検討。センサ情報との統合や、身体動作との関係性の解明など。 -
メモリ管理とバイアスの関係
エージェントのメモリ更新方式がユーザーへの偏見や差別につながる可能性の分析と対策の検討。
これらの課題に取り組むことで、より高度で信頼性の高いLLMエージェントの実現が期待されます。メモリ管理は、エージェントの性能向上に不可欠な要素であり、今後の研究開発の重要なテーマとなるでしょう。
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🏷 LLMエージェントの基礎知識
LLMエージェントのデザインパターン、Agentic Design Patternsを ...
「Agentic Design Patterns」と呼ばれるLLMベースのAIエージェント（以下、LLMエージェント）の4つのデザインパターンについて紹介します。
LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門
第11章 エージェントデザインパターン 18種類のエージェントデザインパターンが、図や表を使って非常にわかりやすく解説されています。 LLMのアプリケー ...
LLM Agents - Prompt Engineering Guide
The memory module helps to store the agent's internal logs including past thoughts, actions, and observations from the environment, including ...
What are LLM Agents? (Guide)
#### LLMエージェントとは？ (ガイド)
LLMエージェント（Large Language Model agents）は、大規模言語モデル（LLM）を中心に構築された高度なAIシステムです。これらのエージェントは、ユーザーの質問に対して包括的な回答を提供するために、一般的なLLMと専門的なLLMを統合しています。
#### LLMエージェントの構成要素
- **ツール**
LLMエージェントは、特定のタスクを実行したり、機能を拡張したりするために外部リソースやAPIを利用します。例えば、プログラミングの課題に対処するためのコードインタープリタや、インターネット検索を行うAPIなどが含まれます。
- **エージェントコア**
LLMエージェントの中心には、GPT（Generative Pre-trained Transformer）などのLLMが存在します。このコアは、エージェントの目標や使用するツール、関連するメモリを定義します。
- **計画**
エージェントは、ユーザーの問い合わせを分析し、関連情報を収集し、最適な提案を行うための戦略を立てます。フィードバックを受けて計画を修正することも可能です。
- **メモリ**
LLMエージェントのメモリモジュールは、情報の文脈理解と保持に重要な役割を果たします。短期記憶（STM）は現在のアクションや思考を保持し、長期記憶（LTM）は過去のやり取りを記録します。ハイブリッドメモリは、両者の利点を組み合わせてエージェントの認知能力を向上させます。
#### LLMエージェントの種類とユースケース
- **会話エージェント**
自然言語での会話を行い、情報提供や質問応答を行います。
- **タスク指向エージェント**
特定のタスクを実行することに焦点を当て、ユーザーのニーズを理解して行動を実行します。
- **創造的エージェント**
アートや音楽、文章などのオリジナルコンテンツを生成します。
- **協力エージェント**
人間と協力して共通の目標を達成するために、コミュニケーションや調整を行います。
#### LLMエージェントのメモリデザインパターン
LLMエージェントのメモリは、短期記憶と長期記憶を組み合わせたハイブリッドメモリを使用することで、ユーザーとのやり取りを通じて文脈を保持し、パーソナライズされた応答を提供します。短期記憶はリアルタイムでの応答に役立ち、長期記憶は過去の経験を基にした情報を蓄積します。
#### LLMエージェントの実装と評価
LLMエージェントの実装には、データ収集、前処理、モデルのトレーニング、ファインチューニング、コンポーネントの統合、デプロイメント、学習と改善、評価のステップが含まれます。評価は、標準化されたプロトコルやベンチマーク、ヒューマンアセスメントを通じて行われます。
#### 課題
- **スケーラビリティとリソースの集約**
LLMのトレーニングとデプロイには高性能な計算資源が必要です。
- **メモリと文脈管理**
長期的な会話を維持し、関連する応答を提供するためのメモリ管理が重要です。
- **バイアスと公平性**
トレーニングデータに存在するバイアスを軽減し、公平な応答を確保することが求められます。
- **解釈可能性と透明性**
エージェントの応答がどのように生成されたかを理解できるようにすることが重要です。
- **セキュリティとプライバシーの懸念**
ユーザーのデータを保護するための堅牢なセキュリティ対策が必要です。
このように、LLMエージェントは、ユーザーのニーズに応じた情報提供やタスクの実行を行うために、さまざまな要素を統合して機能しています。
Memory Sharing for Large Language Model based Agents - arXiv
Our study introduces the Memory-Sharing (MS) framework for LLM multi-agents, which utilizes a real-time memory storage and retrieval system to enhance the In- ...
🏷 エピソードメモリの活用法
LLM Agents and Agentic Design Patterns | by Maithri Vm - Towards AI
Episodic memory — Comprises user preferences, past events and actions that have occurred in the past. · Procedural memory — Represents the logs ...
Capabilities and alignment of LLM cognitive architectures — AI ...
#### LLM認知アーキテクチャの能力と整合性
この文書では、AutoGPT、HuggingGPT、Reflexion、BabyAGIなどのアプローチを組み合わせた「エージェント化された」LLM（大規模言語モデル）が、近い将来のAI開発の焦点となる可能性があることが述べられています。LLM単体では、目標指向のエージェンシーや実行機能、エピソード記憶、感覚処理が欠如していますが、最近の研究により、これらの機能がLLMに追加され、言語モデル認知アーキテクチャ（LMCA）が形成されています。
#### LLMの認知能力の相互作用
人間の認知において、認知能力は相乗的に相互作用します。この新しい開発の方向性は、個人や小規模企業がAGI（人工一般知能）の進展に貢献することを可能にします。LMCAは、目標指向の「思考」を行い、関連するウェブ検索を取り入れることで、LLMの効果的な知性を高めることが期待されています。
#### LLMエージェントのアプリケーションのメモリのデザインパターン
LLMエージェントのアプリケーションにおけるメモリのデザインパターンは、以下のように構成されています：
- **エピソード記憶**：過去の経験を参照し、関連する情報を引き出す能力。AutoGPTは、ベクトル検索アルゴリズムを用いて過去のテキストファイルを検索し、関連する情報を再利用します。
- **実行機能**：目標をサブゴールに分解し、計画を柔軟に作成する能力。これにより、LLMは成功を分析し、非生産的なループを監視することができます。
- **感覚および行動システム**：画像からの物体認識や音声の文字起こしなど、外部環境とのインタラクションを可能にします。
これらの機能は、LLMがより人間らしい思考を行うための基盤を提供し、複雑な意思決定を支援します。
#### 結論
LLMの能力と整合性の向上は、AGIの進展において重要な役割を果たす可能性があります。特に、自然言語による整合性（NLA）アプローチは、LLMが倫理的な目標を考慮しながら行動することを可能にし、整合性の問題に対する新たな解決策を提供します。このアプローチは、実用的な目標に対する整合性を確保するための大きな機会を提供します。
詳細については、元の文書を参照してください：[Capabilities and alignment of LLM cognitive architectures — AI ...](https://example.com)
LlamaIndexの新しいメモリ機能「Chat Summary Memory Buffer ...
エージェントのメモリに直接クエリを与えて get してみる。 ... LLMエージェントのデザインパターン、Agentic Design Patternsを理解する.
プロセス技術/メカニズム解明に基づいたメモリホールのエッチング形状 ...
#### プロセス技術/メカニズム解明に基づいたメモリホールのエッチング形状制御
この文書では、次世代の3次元フラッシュメモリ「BiCS FLASH™」の開発におけるメモリホールの形成技術について説明されています。特に、プラズマエッチングによるメモリホールのエッチング形状制御が、メモリセルの大きさや積層数、つまり集積度に大きな影響を与えることが強調されています。
- **エッチング形状の重要性**
メモリホールはメモリセル形成の基盤であり、デバイス特性のバラつきが少ない円柱形状が求められます。しかし、実際にはボーイング、ストライエーション、テーパ形状、ホールの歪、ツイスティングなどの形状異常が発生します。
- **ストライエーションの解析**
ストライエーションの形成メカニズムについて、イオンが斜めに入射する際に表面に規則的な凹凸が発生することに着目し、イオンビーム実験装置を用いて模擬実験を行いました。この結果、フルオロカーボン膜上で凹凸が発生しやすいことが明らかになりました。
- **エッチング形状の物理解析**
エッチング形状の詳細な物理解析を通じて、ホール側壁のストライエーション形成モデルが提案されました。このモデルでは、ホール側壁に堆積したフルオロカーボン膜表面に凹凸が形成され、ホール径の拡大に伴いイオンの入射方向に対して凹凸が転写される過程が示されています。
- **今後の展望**
プラズマ及びエッチング形状のシミュレーション技術を積極的に取り入れることで、メカニズム解明を進め、エッチング形状の制御性を向上させることが目指されています。これにより、BiCS FLASH™の高性能化が実現されることが期待されています。
詳細な情報は、[こちらのリンク](https://www.kioxia.com/jp/technology/advanced-technology/etching-control.html)からご覧いただけます。
AI Agents Reference Architecture. LLM Agent deployment framework ...
#### AIエージェントのリファレンスアーキテクチャとLLMエージェントのデプロイメントフレームワーク
AIエージェントに関する議論は、ChatGPTから進化し、現在は**AIエージェント**の開発が進められています。ビル・ゲイツ氏は、自然言語を処理し、さまざまなタスクを実行できるAIエージェントの未来を描いています。彼は、旅行の計画を例に挙げ、AIエージェントがユーザーの好みを理解し、ホテルやフライト、レストランの予約を自動的に行うことができると述べています。詳細は、彼のインタビュー記事で確認できます：[CNBCインタビュー](https://www.cnbc.com/2023/11/16/bill-gates-ai-agents-could-change-how-we-live-our-lives.html)。
OpenAIも、ユーザーのために自律的にタスクを実行するAIエージェントの開発に取り組んでいます。具体的には、ユーザーのデバイスを効果的に制御し、職場などの環境内で複雑なタスクを自動化するエージェントソフトウェアを開発中です。詳細は、こちらのリンクで確認できます：[OpenAIのAIエージェント開発](https://aibusiness.com/nlp/openai-is-developing-ai-agents#close-modal)。
しかし、AIエージェントの設計とデプロイメントは、実際には依然として多くの課題を抱えています。
この記事では、AIエージェントプラットフォームを実現するために必要な基本的なコンポーネントやフレームワークについての初期の考えをまとめています。ユーザーのタスクに基づいて、AIエージェントプラットフォームの**目標**は、与えられたタスクを実行できるエージェント（エージェントのグループ）を特定し、構成することです。
#### オーケストレーションレイヤー
タスクをオーケストレーションエンジンに分解するための**オーケストレーションレイヤー**が重要です。このレイヤーは、タスクを効果的に管理し、エージェントが協力してタスクを完了できるようにします。
このように、AIエージェントのリファレンスアーキテクチャは、ユーザーのニーズに応じた柔軟な対応が求められ、今後の発展が期待されます。特に、LLMエージェントのアプリケーションにおけるメモリのデザインパターンについては、さらなる研究が必要です。
Edge 411: Autonomous Agents with Episodic Memory - TheSequence
Implementing episodic memory typically involves using a vector store to record and retrieve specific events or episodes. The memory module saves ...
🏷 メモリの重要性と役割
A Survey on the Memory Mechanism of Large Language Model ...
In this paper, we propose a comprehensive survey on the memory mechanism of LLM-based agents. In specific, we first discuss “what is” and “why do we need” the ...
krishna-gogineni-765/llm-design-patterns - GitHub
This is your go-to resource for a collection of design patterns aimed at helping you harness the full potential of large language models (LLMs).
基盤モデルを用いたAIエージェントの設計パターン
この論文では、著者らが先行研究のレビューを通じて、基盤モデルを用いたAIエージェントの設計パターン(Design Patterns)を16個に整理しています。各 ...
Large Language Models (LLM) with Long-Term Memory
In this article, we begin to explore the role of memory in advancing LLMs, some emerging architectures, and opportunities for their application.
LLM 2025年エージェント完全ガイド - Botpress
いくつかのセットアップでは、メモリによってエージェントが時間をかけて情報を保持することができる。これは、エージェントが繰り返されるユーザーの行動 ...
🏷 LLMエージェントにおけるメモリの最適化手法
Memory in Agent Systems - by Aurimas Griciūnas - SwirlAI Newsletter
When designing Agentic systems our goal should be to architect short-term memory to be as compact as possible (this is where multi-agent systems ...
AutoGenによるエージェント型LLM（データサイエンス演習講義）
データサイエンス演習で，AutoGenによるエージェント型LLMの解説をしました． 宿題はDifyで何か簡単なLLMアプリを作ることです． #LLM #prompt #Chatgpt #RAG #agent ...
Top 5 Effective Design Patterns for LLM Agents in Real-world ...
The following exploration delves into five key design patterns: Delegation, Parallelization, Specialization, Debate, and Tool Suite Experts.
永続メモリが LLM アプリケーションをどのように再定義するか
エージェント メモリにより、AI システムは過去のやり取りから情報を保存および取得できます。これはデジタル ブレインのように機能し、会話、好み、 ...
AriGraph: Learning Knowledge Graph World Models with Episodic ...
We introduce AriGraph, a novel method wherein the agent constructs and updates a memory graph that integrates semantic and episodic memories while exploring ...
🏷 短期記憶と長期記憶の違い
LLM agents: The ultimate guide | SuperAnnotate
There are two main memory types: Short-term memory: This is like the agent's notepad, where it quickly writes down important details during a ...
LLM Development: LangChain's Memory Types and their ... - LinkedIn
These two memory types offer specialized features catering to specific needs, such as entity tracking and vector-based retrieval.
Larimar: Large Language Models with Episodic Memory Control - note
本論文は、エピソードメモリ制御を持つ大規模言語モデル「Larimar」に関するものです。Larimarは、大規模言語モデル（LLM）に動的に更新可能な分散型エピソディックメモリ ...
AI/機械学習 - 開発者向けブログ・イベント | GMO Developers
「GMO Developers」は、GMOインターネットグループが開発者向けの技術情報やイベント情報をお届けするテックブログです。
Cognitive architectures and LLM applications | by Bablulawrence
Additionally, procedural memory can be enhanced in two ways: first, by fine-tuning the LLM parameters with targeted examples to improve handling ...
🏷 手続き的メモリの設計パターン
Evolution of Agentic AI Design Patterns in LLM-Based Applications
#### エージェントAIデザインパターンの進化とLLMベースのアプリケーション
AIエージェントは、将来的にコンピュータとの主なインタラクション手段となると予測されています。これにより、ユーザーのニーズや好みを理解し、タスクや意思決定を積極的に支援する能力が求められています。この進化の中心には、[大規模言語モデル（LLM）](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/03/an-introduction-to-large-language-models-llms/)があり、これらのモデルはエージェントデザインパターンを通じて、タスクを達成するための最適な行動シーケンスを自律的に決定する能力を持っています。
#### エージェントデザインパターンの概要
エージェントAIデザインパターンは、自律的なAIエージェントの開発と実行をガイドする構造化されたアプローチのセットです。これにより、AI開発者は言語モデルの能力を向上させ、信頼性が高くユーザーフレンドリーなアプリケーションを作成することが可能になります。
#### LLMの進化とエージェントデザインパターン
LLMは、顧客サービスボットから複雑なデータ分析ツールまで、多様なアプリケーションで利用されています。エージェントデザインパターンをLLMに組み込むことは、この進化の新たなマイルストーンです。これにより、LLMはより強力で自律的なエージェントへと変貌を遂げ、将来の人間とコンピュータのインタラクションを推進する可能性を秘めています。
#### ツール使用パターン
ツール使用パターンは、LLMが会話生成中に外部ツールとインタラクションすることを可能にします。これにより、エージェントは機能を拡張し、実際のシナリオでは自動データ分析や顧客サポートにおいて迅速な情報提供が実現されます。
#### マルチエージェントコラボレーション
マルチエージェントコラボレーションパターンは、複数の自律エージェントが協力して共通の目標を達成することを目的としています。このパターンは、複雑なタスクをサブタスクに分解し、異なるエージェントがそれぞれの部分を実行することで問題解決能力を向上させます。製造業やサプライチェーン管理において、ロボットが協力して作業を最適化する事例が見られます。
#### 自律コーディングエージェント
自律コーディングエージェントは、与えられたタスクに基づいてコードを生成、修正、または改善するために設計されています。これらのエージェントは、特に自動運転車のソフトウェア開発やフィンテック分野での安全な取引のために重要な役割を果たしています。
#### 反射と計画
反射は、エージェントが自らの出力を批評し、改善を提案する能力を持つデザインパターンです。計画は、エージェントが大きなタスクを達成するために必要なステップを自律的に決定する重要なパターンです。これにより、LLMは複雑な問題を小さなサブタスクに分解することができます。
#### 結論
エージェントデザインパターンは、LLMベースのアプリケーションの進化の基盤を築いています。ツール使用からマルチエージェントコラボレーションまで、これらのパターンはさまざまな産業におけるスケーラブルなソリューションを提供します。今後、エージェントデザインパターンのLLMベースのアプリケーションへの統合は、堅牢なAIシステムの可能性を大いに秘めています。
詳細については、[こちらのプログラム](https://www.analyticsvidhya.com/genaipinnacle?utm_source=blog_page&utm_medium=blog&utm_campaign=SEO)をご覧ください。
論文紹介】LLMベースのAIエージェントのデザインパターン18選 - TECH BLOG
#### 論文紹介】LLMベースのAIエージェントのデザインパターン18選 - TECH BLOG
この記事では、AIエージェントの設計に役立つ18のデザインパターンを紹介しています。これらのデザインパターンは、AIエージェントを効率的に構築するための具体的な方法を提供し、設計上の失敗を減らすことが期待されます。参考文献として「Agent Design Pattern Catalogue: A Collection of Architectural Patterns for Foundation Model based Agents」が挙げられています。
#### 1. はじめに
- **この記事について**: AIエージェントの設計に役立つデザインパターンを解説し、具体的な適用方法を紹介します。
- **対象者**: AIエージェントの概要を知りたい人、システムを構築したい人、論文を読む時間がない人など。
- **これを読むと何が嬉しいか？**: ベストプラクティスを学び、設計の失敗を減らし、具体的な問題解決に役立てることができます。
#### 2. AIエージェントとは？
- **定義**: LLMを活用し、ユーザーの目標を追求する自律的なシステム。
- **特徴**: 優れた推論能力と言語処理機能、目標達成のためのタスク分割と実行能力。
- **設計の課題**: 推論プロセスの説明可能性、幻覚（誤情報生成）、説明責任の複雑さ。
- **デザインパターンの必要性**: 設計課題を解消するための具体的な方法を提供します。
#### 3. デザインパターン
以下に、AIエージェントの設計に役立つ18のデザインパターンを紹介します。
| No | パターン名 | 内容 | 知っておくべき度 |
|----|------------|------|------------------|
| 1 | 受動的なゴールクリエーター | ユーザーのプロンプトを分析し、目標を生成 | ⭐️⭐️ |
| 2 | 能動的なゴールクリエーター | ユーザーの行動に基づき目標を提案 | ⭐️⭐️ |
| 3 | プロンプト/レスポンス最適化 | 入力や出力の内容を最適化 | ⭐️⭐️⭐️ |
| 4 | RAG | 内部またはオンラインデータから知識を取得 | ⭐️⭐️⭐️ |
| 5 | ワンショットモデルクエリ | 単一のインスタンスで計画を生成 | ⭐️ |
| 6 | インクリメンタルモデルクエリ | 各ステップでモデルを逐次クエリ | ⭐️⭐️ |
| 7 | シングルパスプランジェネレーター | 中間ステップを生成 | ⭐️⭐️⭐️ |
| 8 | マルチパスプランジェネレーター | 複数の選択肢を生成 | ⭐️⭐️⭐️ |
| 9 | セルフリフレクション | 自己評価を行い改善 | ⭐️⭐️⭐️ |
| 10 | クロスリフレクション | 他のエージェントからフィードバックを取得 | ⭐️⭐️ |
| 11 | ヒューマンリフレクション | 人間からのフィードバックを収集 | ⭐️⭐️ |
| 12 | 投票ベースの協力 | エージェント間で投票を行う | ⭐️⭐️⭐️ |
| 13 | 役割ベースの協力 | エージェントに役割を割り当てる | ⭐️⭐️ |
| 14 | ディベートベースの協調 | エージェント間で議論を行う | ⭐️⭐️ |
| 15 | マルチモーダルガードレール | 入力と出力を制御 | ⭐️⭐️⭐️ |
| 16 | ツール/エージェントレジストリ | エージェントやツールを選択するリソース | ⭐️⭐️ |
| 17 | エージェントアダプター | エージェントと外部ツールを接続 | ⭐️⭐️ |
| 18 | エージェント評価者 | エージェントの性能を評価 | ⭐️⭐️⭐️ |
#### 4. おわりに
本記事では、AIエージェントの設計に役立つ18のデザインパターンを紹介しました。これらのパターンは、AIエージェントの構築における共通の課題に対する解決策を提供し、より効率的で信頼性の高いAIエージェントの設計に役立てることができます。
- **具体的な活用シーン**: ユーザーとの自然な対話、知識ベースの活用、計画の生成と実行、エージェントの自己改善、複数のエージェントの協調、安全なシステムの構築、ツールの活用と評価など。
- **今後の展望**: より複雑なタスクへの対応、倫理的な問題への対処、人間との共存。
本記事が、読者の皆様のAIエージェントの設計に少しでもお役に立てれば幸いです。
[元の記事はこちら](https://blog.elcamy.com)
LLMエージェントの設計16パターン - AIDB
今回研究者らは、基盤モデルを使ったエージェントの設計パターン16種類をまとめました。例えば、エージェントが目標をどうやって設定するか、計画を ...
「RAG・AIエージェント[実践]入門」を読む ～第11章① 「目標設定 ...
本節では，エージェントデザインパターンの概要と，エージェントデザインパターンが解決する4つの課題領域，およびこれに紐づくパターンの概要を説明している ...
🏷 実際のアプリケーション事例
Building LLM Agents with LangGraph #1 - To Data & Beyond
Step-by-Step Guide to Building LLM Agents with LangGraph By diving into key design patterns, such as self-reflection, tool use, planning, and ...
【論文紹介】LLMベースのAIエージェントのデザインパターン18選
この記事は、AIエージェントの設計に役立つ18のデザインパターンを紹介します。デザインパターンを活用することで、AIエージェントを構築する際の失敗 ...
AIエージェントで作るチーム・組織のデザインパターン｜ブログ
LLMにテキストを生成させる際に役割や人格を記述したプロンプトを追加で注入すると、エージェントはこれに倣った振る舞いをすることが知られています（Role-Play Prompting） ...
A Survey on the Memory Mechanism of Large Language Model ...
In this paper, we propose a comprehensive survey on the memory mechanism of LLM-based agents. In specific, we first discuss ''what is'' and ''why do we need'' ...
🏷 今後の展望と課題
Memory for agents - LangChain Blog
Types of memory. While the exact shape of memory that your agent has may differ by application, we do see different high level types of memory.
Three AI Design Patterns of Autonomous Agents | by Alexander Sniffin
I'll go over the core concepts to building agents as well as three different design patterns and how to implement them.
2024年12月16日の週に気になった記事などまとめ
PydanticAI × Logfire ではじめる LLM エージェントのモニタリング ... LLM ゆえ必要な推論メモリが高いことに注意。 meta-llama/Llama-Guard-3-1B meta-llama/Llama ...
Why and How to Build AI Agents for LLM Applications - deepsense.ai
LLM Agentic Systems are built from a mix of LLM Agents and Agentic Design Patterns which both consist of various techniques that are rapidly ...
📖 レポートに利用されていない参考文献
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Key Design Patterns for Building AI Agents in LLMs
1. Reflection. Reflection refers to a design pattern where an LLM generates an output and then reflects on its creation to identify improvement ...
AI Agent Workflow Design Patterns — An Overview | by Craig Li, Ph.D
Simply put, these agents combine advanced reasoning capabilities, memory, and task execution. The evolution of LLM-based AI agent workflow ...
Agent architectures
An agent is a system that uses an LLM to decide the control flow of an application. There are many ways that an LLM can control application.
LLM Application Design Patterns - Medium
LLM application design patterns are structured approaches to building applications that leverage large language models (LLMs).
Agentic Design Patterns Part 5, Multi-Agent Collaboration
Perhaps most important, the multi-agent design pattern gives us, as developers, a framework for breaking down complex tasks into subtasks.
Patterns for Building LLM-based Systems & Products - Eugene Yan
There are seven key patterns. They're also organized along the spectrum of improving performance vs. reducing cost/risk, and closer to the data vs. closer to ...
Towards AGI: [Part 1] Agents with Memory - SuperAGI
Agents are an emerging class of artificial intelligence (AI) systems that use large language models (LLMs) to interact with the world.
LLM-based Agentic Reasoning Design Pattern - GM-RKB
Binome Multi-agent Framework Chapter 1 — Key Design Principles for ...
The Blueprint to Autonomous AI Systems: Agentic Design Patterns ...
LLM Powered Autonomous Agents | Lil'Log
Generative AI Design Patterns: A Comprehensive Guide
Here I share a handful of approaches and patterns for generative AI, based on my evaluation of countless production implementations of LLM's in production.
Design Patterns for AI Agents: Using Autogen for Effective Multi ...
Scaffolded LLMs as natural language computers — LessWrong
Understanding Large Language Model-Based Agents | by Florian June ...
2025年の年始に読み直したいAIエージェントの設計原則とか実装 ...
18のデザインパターン一覧 ; シングルパスプランジェネレーター, 単一の実行パスで計画を生成 ; マルチパスプランジェネレーター, 複数の選択肢を含む計画を ...
デザインパターンで理解するLLMエージェントの作り方 / How to ...
デザインパターンで理解するLLMエージェントの作り方 / How to develop an LLM agent using agentic design patterns. 2024年11月23日のFullstack AI Dev ...
LLM-Based Agentsとは何か、そして生成AIにおけるその影響度 ...
主体的ワークフローデザインパターン. アンドリューのプレゼンテーションでカバーされている基本的なデザインパターンは4つあります。最初の2つ、反射 ...
AIマルチエージェントの設計・構築(入門編)｜はち - note
2-2. デザインパターンの採用. LLMによるタスク精度の向上のためによく採用されるエージェントのデザインパターンというものが存在します。 これを ...
【生成AIアプリのためのベクトル検索】④ 検索拡張生成（RAG ...
RAGデザインパターンは、ベクトル検索によって抽出されたドキュメントに焦点を当てるように LLM に指示して、応答を生成します。 LLMのトレーニングに ...
【全文日本語訳】From LLMs to LLM-based Agents for Software ...
ソフトウェア工学におけるLLM vs LLM-based Agentsの性能比較についての論文を全文日本語訳しました こんにちは、まっくす（@maximum_80）です。
LLM テクニックの習得: LLMOps - NVIDIA 技術ブログ
この投稿では、生成 AI アプリ開発の概要を説明し、GenAIOps と LLMOps の概念を定義し、それらを MLOps と比較します。
Weekly AI Agent News!から見えたAIエージェントの現在地
エージェントはLLMが同じであれば、アーキテクチャやプロンプト、メモリ、環境情報で精度を高めるように工夫します。 その精度の改善具合が問題で、開発や ...
【参加レポ】Object-Oriented Conference 2024 に行ってみた【設計】
Object-Oriented Conference 2024 (以降 OOC2024 と省略)はオブジェクト指向がテーマの、ソフトウェア設計に関する国内最大級のカンファレンスです。お茶の水女子大学で ...
【マルチモーダル】Vision-Language #まとめ編 - オムライスの備忘録
1. マルチモーダルLLMの概要 「マルチモーダルLLM」(MLLM)は、画像とテキスト（自然言語）を組み合わせたタスクに用いられるモデルです。視覚情報とテキスト情報を組み合わせ ...
[PDF] 「モビリティDX戦略」 - 経済産業省
GXは、「2050年カーボンニュートラルに伴うグリーン成長戦略」（令和3年6月改定）や、分野. 別投資戦略（令和5年12月策定）において、自動車産業の戦略を策定。
研究者詳細 - 荒川 豊
その結果，利用行動パターンとして5パターン（常連，2way，分散，局所，1ルート）が存在することを明らかにした．また，そのなかでも依頼すべき利用者の利用パターンが ...
ServerlessDays Tokyo 2024 - 資料一覧 - connpass
本セッションのテーマ○ Cloud Run の概要○ サーバーレス アーキテクチャ パターン 30 連発厳選した 30 パターンをクイックにご紹介します。 全てのスライドにブログや ...
[PDF] 採用パンフレットダウンロード - 日立製作所
ジョブマッチングでは、さんが 望する事業分野で働く社員との面 を通じて、 望マッチング単 の仕事内容と 用ニーズを相 に確 （ マッチング、.
[PDF] 「モビリティDX戦略（概要版）」 ＜案＞ - 経済産業省
GXは、「2050年カーボンニュートラルに伴うグリーン成長戦略」（令和3年6月改定）や、分野. 別投資戦略（令和5年12月策定）において、自動車産業の戦略を策定。
生成AIチャットボット・エージェントの安全性確保アプローチ
設計パターン. このセクションでは、RAGアプリケーションの最も一般的なデザインパターンである、ベクトルデータベースを拡張したLLMに焦点を当てます。この設計では ...
ICLR2024 LLMエージェントの研究動向 - Speaker Deck
67 LLMエージェントの応⽤4種類研究動向から4パターンに分けられます。組み合わせもあります。 · Agentic AI Systems ・エージェントが主体的に ...
使う (LLMでAgentを作れるライブラリ4種類を比べてみた) #langchain
このフレームワークを使用して、天然言語やコンピューターコードを用いて、柔軟な対話パターンをプログラムすることができます。様々な複雑さやLLMの ...
Memory Management for AI Agents: LLM as an Operating System
We often talk about Agentic Designs Pattern and its use to create autonomous and self-executing autonomous Agents. While all this sounds pretty ...
What Are Large Language Model (LLM) Agents and Autonomous Agents
Emerging Architectures for LLM Applications - Andreessen Horowitz
In this post, we're sharing a reference architecture for the emerging LLM app stack. It shows the most common systems, tools, and design patterns we've seen ...
CoPilot、RAG - 複合AIシステムのデザインパターン（対話型AI - note
エージェント型RAGは、LLMによって駆動されるモジュールが、使用可能なツールのセットに基づいて、質問にどのように答えるかを推理し計画するデザイン ...
ICLR2024から見るLLMエージェントの研究動向 - AITC - ISID
この記事ではLLMを用いた自律型エージェントの研究動向をご紹介します。 研究動向は、AI系で難関な国際会議ICLR2024と同時開催のICLR2024 LLMエージェント ...
【AIエージェント入門】LangChain・LangGraphによる ... - Qiita
Passive Goal CreatorというAIエージェントのデザインパターンについて、英語の論文をもとに日本語で回答してくれました。 まとめ. 1.RAGの基本的な実装.
DMN Report #98 AI分野全体がAIエージェントに向かう理由
目標指向の行動： LLMとRAGモデルは、学習データのパターンに基づいて人間のようなテキストを生成することに主眼を置いている。 · メモリと状態の追跡： 現在 ...
【AI No.179】今更聞けない！エピソディックメモリをサクッと解説
エピソディックメモリは、人間が経験した出来事やその文脈を時間的・空間的に記憶する仕組みを指します。この記憶は、過去の体験を思い出す際に重要な役割を果たします。
大容量MRAMを搭載したエッジ領域向け「CMOS／スピントロニクス融合AI ...
最大25%性能が向上するAMD EPYC(Milan)を搭載したPowerEdgeサーバーが登場
AI長期記憶システム構築のための LLMマルチエージェントの取り組み ...
Generative Agents論文を参考にした長期記憶機構をもつLLMエージェント ...
組み込み入門6~キャッシュメモリ~
[PDF] 世界および 本における最先端のドローン開発の 状況調査報告書
上方に設置するパターンに比べて研究事例も多く存在することから，エアリアルマニピ. ュレーションを行う場合の一般的なデザインということができる． 1.8.4 エアリアル ...
4 AI agent design patterns recommended by Andrew Ng - LinkedIn
What are the 4 most popular AI agent design patterns from Andrew Ng? Reflection Mode. Tool Use Mode. Planning Mode.
Long-term Memory for AI Agents. Why Vector Databases are not ...
Qiita のトレンド記事を要約してまとめたモノ（さぼり） #AI - Qiita
この記事は、PythonとGoogle Colabを用いてLangChainライブラリでAIエージェント開発を行うチュートリアル記事です。 ... 具体例として、坂本龍馬の自己紹介 ...
Difyの使い方（メモリ―機能と会話変数とは）
メモリー機能の利点は、チャットボットがユーザーとの対話履歴を記憶し、より適切な回答を提供することができることです。これにより、ユーザー体験が向上 ...
LLMエージェントの品質評価 #langchain - Qiita
はじめにLangGraphを用いたLLMエージェントの品質評価をどのようにおこなうかLangSmithでの評価方法をまとめます元記事https://docs.smith.langchain.
10分で分かるAIエージェントの解説!!!｜AGIに仕事を奪われたい - note
... エージェントにはメモリ機能が必要だと考えています。永続的なメモリか一時的なメモリかに関わらず、少なくとも特定のセッション中はメモリ層が必要です。
AIエージェントのビジネスインパクトとLangChain、LangGraphを ...
メモリ機能: LangGraphにはメモリ機能が組み込まれており、エージェントが過去のインタラクションを記憶し、より効果的にタスクを遂行することが可能です ...
Mosaic AIエージェントフレームワークで自律AIアシスタントを構築 ...
これは、LLMエージェントが現在の情報と直接的なコンテキストを保持し、タスクが完了したらメモリをクリアする短期的なワーキングメモリであることができ ...
エージェントツールのAgentGPT、LangChain、Huginnを徹底比較
チェーン機能: LLMへの問い合わせやAPI呼び出しなど、複数の操作を接続した一連の処理を定義; メモリ機能: 前後の会話コンテキストを保持し、自然な ...
Llmエージェントの機能 - Genspark
LLMエージェントの詳細解説 - Genspark
計画立案による思考と行動の切り分けによってトークン効率の良い推論を ...
[PDF] The Need to Improve Long-Term Memory in LLM-Agents
We discuss how short-term memory and long-term memory are currently being used in LLM agents by refer- encing the common model of cognition (Laird, Lebiere, and.
What are LLM Agents? A Practical Guide - K2view
Memory allows the agent to handle complex tasks by reviewing past events and analyzing what was done in each case. Short-term memory is like the agent's ...
Memory
Procedural memory, in both humans and AI agents, involves remembering the rules used to perform tasks. In humans, procedural memory is like the internalized ...
Edge 415: Agents that Remember Actions with Procedural Memory
Procedural memory is related to procedures and actions an LLM agent will perform in a given environment.
Giving Your AI a Mind: Exploring Memory Frameworks for Agentic ...
Procedural memory is about how to do things. This is where we store the chatbot's learned skills and abilities. For example, if we teach the ...
Intro to LLM Agents with LangChain: When RAG is Not Enough
LLMs are often augmented with external memory via RAG architecture. Agents extend this concept to memory, reasoning, tools, answers, and actions.
How to Setup Memory in an LLM Agent | by Kerem Aydın - Medium
2.3 Procedural memory: Procedural memory stores knowledge about how to perform actions, and exists in two forms: Implicit knowledge stored in ...
Memory Service for Agentic Applications | by Neeraj Kumar - Medium
4. Procedural Memory: Contain implicit knowledge stored in the LLM weights and explicit knowledge written in the agent's code. This includes ...
LLMs as Operating Systems: Agent Memory - DeepLearning.AI
Learn how an LLM agent can act as an operating system to manage memory, autonomously optimizing context use.
The Need to Improve Long-Term Memory in LLM-Agents
In the case of Teenage-AGI, thedatabase contains declarative and episodic memories (em-beddings of previous experiences and thoughts) while in thecase of ...
Memory, Consciousness and Large Language Model - arXiv
When it comes to procedural memory, LLM does not have procedural memories in the traditional sense, like riding a bike or playing basketball.
The Need to Improve Long-Term Memory in LLM-Agents
In this paper, we provide a review of the current efforts to develop LLM agents, which are autonomous agents that leverage large language ...
25年の初めにAIエージェントを考える #langgraph - Qiita
LLMの使い方のひとつとして、システムプロンプトに「あなたは有能なXXで、こんな観点で入力をYYします」といった役割・処理を用途別に定義することがある ...
AIエージェントの総合ガイド【スライド紹介】｜えんぞう - note
エージェントAIの機能例 この図は、エージェントAIが持つ「最適化」、「改善」のサイクルを示しています。 以下、4つの要素で構成されています。 図の上 ...
多様な役割のAIエージェント達に協力してソフトウェアを ... - AIDB
さまざまな役割を持つエージェントたちが協力して、ソフトウェア開発の各フェーズを効率的に進めるアーキテクチャです。 この画期的な研究は、Chen Qian氏 ...
LLM採用で強力な自律性を得た「AIエージェント」、有能人材並みに ...
今後の生成AIの主役は、ユーザーの指示から意図をくみ取り、仕事や日常生活におけるあらゆる作業や手続きを実行してくれる「AIエージェント」だ。 この ...
なぜ今AIエージェントか？ 企業価値を高める新時代のLLM活用術
AIエージェントは大規模言語モデル（LLMs）を活用し、複数ステップのタスクを自律的に実行する仕組みで、既存業務の効率化や顧客インサイト抽出に寄与。
はじめての自然言語処理 LangChain でマルチターン ... - オージス総研
Agent は LLM と Tool(“Web検索や数値計算用の関数等の外部機能"に相当) を保持しており、 LLM に Tool を使う必要性を判断させ、必要であれば Tool を ...
LLMやAIエージェントの潮流とその先の展望 | リサーチ - 電通総研
本レポートでは、LLMやAIエージェントの潮流を俯瞰し、技術的背景や現時点での実用化事例を整理するとともに、それらがもたらす未来の可能性を考察する。
Weekly AI Agents News! - Speaker Deck
• ワークフローをあらかじめ定義できる場面では、手続き的に実装した方が ... メモリの構造と検索方法を比較調査 On the Structural Memory of LLM ...
LangChainのチェーン、エージェント、メモリ、ツールについて ...
以下にそれぞれのコンポーネントの役割と具体例を示します。 ... 各チェーンは特定の問題を解決するためのステップを定義し、それに従ってLLMを活用します。
（論文紹介）Large language models for artificial general ... - note
記憶メカニズム：LLMは、感覚記憶、短期記憶、長期記憶といった異なる種類の記憶メカニズムを実装し、情報処理を効率化しています。 感覚記憶は、認知 ...
マイクラで学ぶAIエージェントの作り方（二重過程理論による ... - Qiita
本記事では、高度なAIエージェントを実現するための仕組み（アーキテクチャ）について、二重過程理論（システム1／システム2）の概念を参考にしつつ、マイン ...
LLM採用で強力な自律性を得た「AIエージェント」、有能人材並みに ...
今後の生成AIの主役は、ユーザーの指示から意図をくみ取り、仕事や日常生活におけるあらゆる作業や手続きを実行してくれる「AIエージェント」だ。 ... 的に ...
Enhancing Autonomous Agents with Episodic Memory - LinkedIn
Episodic memory helps agents track their progress toward long-term goals by remembering past actions and outcomes. This ensures that agents ...
Human-like Episodic Memory for Infinite Context LLMs - arXiv
In this work, we introduce EM-LLM, a novel approach that integrates key aspects of human episodic memory and event cognition into LLMs, enabling ...
[PDF] Episodic Memory Retrieval from LLMs: A Neuromorphic Mechanism ...
This section presents our method to retrieve episodic memory from LLMs by realizing the PS and PC functions. 3.4.1 Implementing PS Function in ...
A Leap Forward in AI: Exploring EM-LLM's Episodic Memory ...
This new advancement aims to equip LLMs with the ability to recall past interactions and experiences in a manner similar to how humans do.
Giving LLMs Episodic Memories - Keno Leon
Here we'll explore and try to implement granting current LLMs something akin to our daily experiences to further their utility.
Assessing Episodic Memory in LLMs with Sequence Order Recall ...
This paper introduces Sequence Order Recall Tasks (SORT) to evaluate episodic memory in LLMs by testing their ability to recall the order of segments from a ...
Assessing Episodic Memory in LLMs with Sequence order recall tasks
We propose the Sequence Order Recall Task (SORT), which we adapt from tasks in cognitive psychology that are used to assess long-term episodic memory in humans ...
Episodic Memory: The Missing Piece in Large Language Models
Learn about the universal principles of intelligence and explore the intersection of AI and human cognition. This week, Prof.
マルチエージェントAIの自動化構築方法:LangGraph - Qiita
要約 · エージェントとマルチエージェントのフローを作成することを目的としている · 循環フローを作成する機能が追加されている · メモリが内蔵されている.
LangChain のエージェントについて - Hakky Handbook
このページでは以下の内容を解説します。 エージェントとツールの概要; ツールについて. 代表的なツールの概要; ツールの導入方法; カスタムツールの定義 ...
勉強会「【LangChainゆる勉強会#14】LangGraphの短期記憶 ...
実際には長期記憶はデータベースに永続化したいことが多いと思いますが、その場合は独自で実装する必要があります。 公式ブログ - Memory for agents.
多様な AI エージェント設計パターン22選を比較 - Qiita
... メモリをどう活用するか」といった設計要素で繋がっています。 以下の図は、4つの記事で紹介された AIエージェント・パターンをまとめた全体像です。
Design Patterns for Building LLM Applications in Agent Format
LLM（大規模言語モデル）アプリケーションをエージェント形式で構築するためのデザインパターンは、エージェントの機能性、効率性、適応性を向上させるため ...
AriGraph: Learning Knowledge Graph World Models ... - ChatPaper
説明: 本論文は、環境探索中に意味記憶とエピソード記憶を統合したメモリグラフを構築することで、LLM を改善することを目的としています。このメモリグラフ構造により、 ...
AriGraph:LLMエージェントのためのエピソード記憶を用いた知識 ...
しかし,これらの非構造化メモリ表現は,複雑な意思決定に不可欠な推論と計画を促進しない。本研究では,エージェントが環境を探求しながら意味記憶とエピソード記憶を ...
人間のような無限コンテキストLLMのためのエピソード記憶 - note
具体的には、連続したトークン列をより意味のある「イベント」や「エピソード」に分割する方法を説明しています。以下、アルゴリズムの各部分を詳細に解説 ...
人間の記憶の仕組みをLLMに載せたい - Zenn
海馬をつかう陳述記憶は、ことばやイメージであらわすことのできるもので、学習による意味記憶（知識に関するもの）と体験によるエピソード記憶（主観的な ...
エージェント AI: 大規模言語モデルが自律エージェントの未来を ...
この課題に対処するために、LLM はさまざまなタイプのメモリ システムを使用します。 エピソード記憶 エージェントが特定の過去のやり取りを思い出し、コンテキストの ...
LLM を学ぼう - TD法とモンテカルロ法 - virtual pantry
例えば図のグリッドモデルの場合、左下のエージェントは地雷を避けながらゴールに行けばOK です。↑、↑、→、→、→ のような経路もあれば、→、→、↑、↑、→ ...
Kaggle LLM 20 Questionsの解説と上位ソリューションまとめ - Qiita
この記事では、先日Kaggleで行われた『LLM 20 Questions』の上位ソリューションについてまとめます。LLMとゲームAIが合わさったコンペティションで ...
調査のまとめ
#### LLMエージェントのアプリケーションにおけるメモリのデザインパターンの基本概念
LLM（大規模言語モデル）エージェントにおけるメモリのデザインパターンは、エージェントが過去の経験を活用し、...
調査のまとめ
#### LLMエージェントの手続き的メモリの役割と活用事例
LLM（大規模言語モデル）エージェントにおける手続き的メモリは、タスクを実行するためのルールや手順を記憶する役割を果たします。このメモリ...
調査のまとめ
#### LLMエージェントにおけるエピソードメモリの具体的な実装方法
LLMエージェントにおけるエピソードメモリの実装は、主に以下の方法で行われます。
1. **ベクトルストアの利用**
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📊 ドメイン統計
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