大規模モデル vs エージェント: 実際に変わること

人はよく「モデル」と「エージェント」を混同します。その違いは学問的なものではなく実用的なもので、システムに何を任せて信頼できるかを左右します。

素のままの言語モデルは、学習時に身につけたことから答えます。IBM はそれが「知識と推論の限界に縛られている」と指摘します。対照的にエージェントは、ツール呼び出しを使って最新の情報を取得し、行動を起こし、複雑な目標に到達するためにサブタスクを生み出します。

Microsoft はエージェントを、モデルの上に乗る層として描きます。観察し、情報を集め、それをモデルに渡し、両者がともに行動計画を生み出す — あるいは許可されていれば直接それを実行する、と。モデルとエージェントは互いを補い合う 2 つの半身です。一方が考え、もう一方が認識して行動します。

すべてが「エージェント」である必要はない

だからこそ、本格的なエージェントの構築は、その大部分が周辺環境 — あなたが与える指示、ツール、権限、記憶 — に関わるものになります。それらこそ、Berth がスキャンして見せてくれるアセットです。