計算機科学において、自律エージェントとは、ユーザーまたは別のプログラムのために代理関係のもとで動作するソフトウェアプログラムであり、その名称はラテン語のagere（行動する）に由来する。要求に応じて呼び出される従来のプログラムとは異なり、自律エージェントは自らを活性化し、自分の状況を知覚し、タスクを達成するためにいつ行動を実行するかを決定する。それらはメソッドや属性ではなく行動によって定義され、単独で動作することも、他のエージェントや人々と対話することもある。一般的な例としては、チャットボット、ショッピングボット、ロボットのような具現化されたシステムが挙げられ、自然言語理解などの人間らしい特性を示すことがある。
エージェントの概念は、ある程度の自律性を持って行動できる複雑なソフトウェア実体を記述する方法を提供する。すべてのエージェントはプログラムであるが、すべてのプログラムがエージェントであるわけではない。重要な区別には、永続性（継続的に実行され、いつ行動するかを決定すること）、自律性（人間の介入なしにタスク選択と目標指向の行動を行うこと）、社会的能力（他のコンポーネントと通信し調整すること）、および反応性（環境を知覚し応答すること）が含まれる。これらの属性は、エージェントを、そのような柔軟で積極的な行動を欠く任意のプログラム、オブジェクト、および専門家システムから区別する。
歴史的発展
自律エージェントの知的ルーツは、ヒューイットのアクターモデル（1977年）に遡る。これは、内部状態と通信能力を持つ自己完結型で対話的で同時実行されるオブジェクトを記述したものである。ソフトウェアエージェントシステムは、分散人工知能（DAI）、分散問題解決（DPS）、および並列AIから直接発生したマルチエージェントシステム（MAS）から直接進化した。ジョン・スカリーの1987年の「知識ナビゲーター」ビデオは、エンドユーザーとエージェントというビジョンを広めたが、初期の実装はトップダウンアプローチのため失敗することが多かった。1990年代以降、エージェントの種類の範囲は大幅に拡大し、ウェブベースのアプリケーションや検索エンジンを含むようになった。
中核的特性
自律エージェントはタスクのために厳密に呼び出されるのではなく、自らを活性化させる。これらはホスト上で待機状態にあり、環境を知覚し、開始条件が満たされると実行状態に移行することがある。ユーザーの操作は必要とせず、通信を含む他のタスクを呼び出すこともある。代理人権の概念は、どの行動が適切かを決定する権限を暗示している。エージェントは自律的であるか、他のエージェントや人々と協調的に動作することができ、物理的に異なるコンピューター全体に分散しているか、実行を異なるプロセッサーに移動させるモバイルである可能性もある。
タイプと応用
バイヤーエージェント、またショッピングボットとも呼ばれることは、インターネットなどのネットワークを渡って移動し、商品やサービスに関する情報を取得する。これらは、CD、書籍、電子部品などの商品に対して効率的に働き、デジタル決済サービスに最適化されることが多い。他のタイプには、別々のマシンで実行される分散エージェントや、単一のエージェントが単独で達成できない目標を達成するためにエージェントが協力するマルチエージェントシステムが含まれる。現代のコンテンツでは、自律エージェントは、複雑な推論やタスク実行を実行するために、大規模言語モデルと生成AIをますます活用しており、OpenAIやAnthropicなどの企業がエージェンテックフレームワークを開発している。
組織とユーザーへの影響
ソフトウェアエージェントは、複雑または反復的なタスクを自動化し、エンドユーザーに大きな利益を提供することができる。行政上の要求にエージェントを実装することで、退屈な形式から個人を解放し、実質的なタスクへの関与を増やすため、仕事の満足度が向上することが多い。これは、階層的な介入を減らして、自己管理の効いた仕事を支援することができる。しかし、組織的および文化的への影響を考慮する必要がある。信頼の損傷、スキルの侵食、プライバシーの減少、社会的孤立は、潜在的な欠点である。重要なタスクを委任するユーザーは、情報リテラシースキルを失う可能性があり、エージェントは完全なユーザープロフィールを必要とし、プライバシー上の懸念が生じる。イサイドウェブ)）。ベージの通信に過度に依存すると、ユーザー がエージェントの視点を通して世界を見るようになり、社会的断絶が生じる。
関連する概念との区別
知的エージェント、または合理的エージェントとも呼ばれることは、コンピュータプログラムに限定されるのではなく、目標指向の行動が可能な機械、人間、または人間のコミュニティを含むことがある。より広い定義は、特に計算処理されるインテリジェントソフトウェアエージェントとは対照的である。エキスパートシステムは、エージェントとは異なり、環境との結合がなく、反応的または積極的行動のために設計されておらず、社会的能力を考慮していない。オブジェクトはエージェントよりも自律性が低く、エージェントは柔軟な行動を示し、少なくとも1つの制御スレッドを維持し、多くの場合それ以上を維持する。これらの区別は、-人工知能と機械学習の研究における自律エージェントのユニークな役割を明確化するのに役立つ。そこでは、それらは受動的なツールから積極的なデジタルアクターへの変革を表す。