15 LLMエージェントに関する最もよくある質問

導入

大規模な言語モデル（LLM）エージェントは、LLMを中央計算エンジンとして使用する高度なAIシステムです。特定のアクションを実行し、意思決定を行い、外部ツールまたはシステムと自律的に対話する能力があります。これにより、主にテキストジェネレーションベースの入力に焦点を当てた標準LLMとは異なり、複雑な推論を必要とする複雑なタスクを処理できます。さまざまな業界のLLMエージェントのユースケースへの関心が高まっているため、回答する必要がある質問に関するいくつかの質問があります。このブログでは、よくあるLLMエージェントの質問について説明します。これには、基本からコンポーネント、実際のアプリケーションなど、さらに多くの質問が含まれます。それでは、これらの質問に向かいましょう。

概要

• LLMエージェントが何であるか、およびそれらがLLM、RLエージェント、RAGとどのように異なるかを理解します。
• LLMエージェントの興味深いユースケースと例をいくつか調査します。
• LLMエージェントのコンポーネントと、関連するツールと一般的なフレームワークの一部について学びます。
• LLMエージェントに関する制限と倫理的懸念と、それらの処理方法を知ってください。

15最もよくある質問

Q1）LLMSのエージェントとは何ですか？

「LLMエージェント」のコンテキストでの「エージェント」という用語は、テキスト生成を超えてLLMSの能力を活用する自律AIシステムを指します。エージェントは、タスクを理解し、意思決定を行い、外部環境と対話することにより、特定のタスクを実行する責任があります。それらのいくつかは次のとおりです。

• タスクの実行：会議のスケジュールや航空券の予約など、指定された指示に基づいています。
• 意思決定：意思決定には、データを分析して、利用可能な情報に基づいて最良のアクションコースを決定することが含まれます。
• タスク管理：エージェントは、以前のアクションを覚えており、トラックを失うことなくすべてのマルチステップの指示に従うことを確認します。
• 外部システムとの相互作用：エージェントは、外部ツールや関数にリンクしてレコードを更新し、必要な情報を取得し、計算を実行し、コードを実行できます。
• 適応性：エージェントは、動作をリアルタイムで調整することにより、変更または新しい情報に適応できます。

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Q2）LLMエージェントの例は何ですか？

休暇を計画しているジョンを考えてみてください。そうするために、彼はチャットボットから助けを求めています。

ジョンからチャットボット： 「エジプトを訪れるのに最適な時期は何ですか？」

チャットボットには、幅広い情報を提供するための汎用LLMが装備されています。エジプトの場所、歴史、一般的な魅力を共有できます。

ただし、エジプトを訪れるのに最適な時期に関するこの質問には、気象パターン、ピークシーズン、および観光客の経験に影響を与える他の要因に関する特定の情報が必要です。したがって、そのような質問に正確に答えるには、チャットボットには専門情報が必要です。これは、高度なLLMエージェントが登場する場所です。

LLMエージェントは、過去の会話を考え、理解し、思い出し、さまざまなツールを使用して状況に基づいて回答を変更できます。したがって、ジョンがLLMエージェントに基づいて設計された仮想旅行チャットボットに同じ質問をするとき、それがどうなるかを紹介します。

ジョン・トゥ・チャットボット： 「エジプトへの7日間の旅行を計画したい。訪問するのに最適な時間を選んで、その7日間のフライト、宿泊、旅程を見つけるのを手伝ってください。」

LLMチャットボットに埋め込まれたエージェントは、最初にユーザーの入力を処理し、理解します。この場合、ユーザーは、訪問するのに最適な時間、フライトチケット、宿泊施設、旅程​​など、エジプトへの旅行を計画したいと考えています。

次のステップでは、エージェントはタスクを分岐します

• エジプトを訪れるのに最適な時期を見つける
• フライトチケットの予約
• 宿泊施設の予約
• 旅程計画

これらのアクションを実行している間、エージェントは旅行データベースを検索して、適切な旅行のタイミングと完璧な7日間の旅程を検索します。ただし、フライトとホテルの予約の場合、エージェントはAPIの予約に接続します（SkyscannerやFlight Bookings、Booking.comまたはHotelの予約のTrivagoなど）。

したがって、LLMエージェントはこの情報を組み合わせて、旅行計画全体を提供します。エージェントは、ユーザーがオプションを確認した場合、フライトを予約し、宿泊施設を完成させます。さらに、計画が最後に変更された場合、エージェントは検索を動的に調整し、新しい提案を提供します。

Q3）LLMとエージェントの違いは何ですか？

LLMとエージェントの違いは次のとおりです。

s.no	大手言語モデル（LLM）	エージェント
1	LLMは、大規模なデータセットでトレーニングされた高度なAIモデルです。	エージェントは、ユーザーが提供する特定のタスクを自律的に実行できるソフトウェアエンティティです。
2	テキスト入力をプロンプトとして処理し、自然言語処理（NLP）を使用して出力として人間のようなテキストを作成します。	APIやデータベースなどの外部システムとの相互作用に基づいて、入力を自律的に理解し、意思決定を行い、最終アクションを実行します。
3	外部環境またはシステムは直接関与していません。	外部システム、ツール、データベース、およびAPIが直接関与しています。
4	例：GPT-4からの概要生成	例：仮想アシスタントエージェントは、ユーザーのフライトを予約したり、フォローアップメールを送信したりできます。

Q4）なぜLLMエージェントが必要なのですか？

LLMエージェントは、NLPと自律的な意思決定と最終実行を組み合わせます。プロジェクトが理解、順次推論、計画、およびメモリを要求する場合、LLMエージェントは複雑なテキストを処理するためのマルチステップタスクを伴うため、非常に役立ちます。洞察を描き、自律的な決定を下すのに役立つ大規模なデータセットを分析できます。 LLMエージェントは外部システムと対話して、リアルタイム情報にアクセスまたはフェッチします。これにより、ヘルスケアから教育まで、およびそれ以降のさまざまなアプリケーションにわたってパーソナライズされたアクションが強化され、作成されます。

Q5）LLMエージェントの実際のユースケースは何ですか？

急速に移動する世界では、さまざまな分野にさまざまな現実世界のユースケースがあります。それらのいくつかは以下にリストされています：

• AlibabaはLLMエージェントを使用してカスタマーサービスを強化します。これにより、プロセス全体が合理化され、クライアントの満足度が向上します。
• AIベースの法的およびコンプライアンス組織であるBrytrは、 「電子メールエージェント」という名前のAIエージェントを開発しました。このAIエージェントは、MS OutlookまたはGmailで、ドラフトを準備し、商業チームからの電子メールに直接返信することができます。
• 実際、求職プラットフォームでは、LLMエージェントを使用して、経験と教育に基づいて求職者データに合わせた職務記述と機会の包括的なリストを取得します。
• ハイテク企業であるOracleは、LLMエージェントを法的検索、収益情報、雇用採用、コールセンターの最適化に使用しています。これにより、複雑なデータベースから情報の取得と分析の時間を節約できます。
• eラーニングプラットフォームであるDuolingoは、 LLMエージェントを使用して学習者の学習体験を強化しています。
• 自動車会社のテスラは、自動運転車にLLMエージェントを実装しています。これらのエージェントは、新しい組織技術の研究開発に貢献しています。

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Q6）LLMエージェントを構築するための一般的なフレームワークとツールは何ですか？

開発者は、LLMエージェントフレームワークを使用して、大規模な言語モデル（LLM）を介してAIエージェントを作成、展開、管理するためのツール、ライブラリ、およびガイドラインのセットとして使用します。いくつかの一般的なフレームワークは次のとおりです。

1. ランググラフ
   「グラフ」は、構造化された方法でデータの絵の表現であることがわかっています。 Langgraphフレームワークは、LLMを構造化されたグラフベースの表現と統合します。これにより、モデルが関連する出力を論理的に理解、分析、生成するのに役立ちます。このフレームワークは、複雑なエージェントアーキテクチャを開発するための情報の流れを構築するための人間の努力を減らします。
2. クルワイ
   「乗組員」という用語は、一緒に働く人々のグループを意味します。 CREWAIフレームワークは、他の複数のLLMエージェントと共同のLLMエージェントを専門としており、それぞれに独自の機能を備えています。これらのエージェントはすべて、共通の目標に向けて集合的に取り組んでいます。
3. オートゲン
   「オートゲン」は、「自動」という言葉に関連しています。 Autogenは、さまざまなエージェント間のスムーズな会話を促進します。会話可能なエージェントを作成することが非常に簡単になり、エージェントフレームワークを開発するためのさまざまな便利なエージェントクラスがあります。

詳細については、2024年にAIエージェントを構築するためのトップ5フレームワーク

Q7）LLMエージェントのコンポーネントは何ですか？

単純なLLMエージェントは、下の図に示すように8つのコンポーネントで構成されています。

• ユーザープロンプト：テキストの形式でLLMに与えられた指示は、応答を生成します。生成される出力は、プロンプトの品質に依存します。
• 大規模な言語モデル： LLMは、LLMエージェントのコア計算エンジンであり、大規模なデータセットでトレーニングされています。これらのモデルは、トレーニングされているデータに基づいて言語を処理および理解します。
• 計画：複雑なタスクを解決するには、思考の流れが必要です。モデルは、出力を生成するために既存のソースと外部ソースを選択する必要があります。
• LLMの既存の知識：これは、LLMがトレーニングされているWebソース、ブログ、研究論文、ウィキペディアなどの大規模なデータセットを指します。
• ツール：これらは、外部システムまたは環境と対話して、データベース呼び出し、API呼び出しなどのタスクを実行するように設計されたシステムです。
• コールツール：関連情報を抽出するために必要なツールを使用する行為。
• 外部情報： Webページ、データベース、APIなどの外部環境を介してアクセスされるデータ。
• 出力：既存の知識または既存の知識と外部知識の両方の組み合わせに基づいて生成される最終応答。

Q8）RLエージェントとLLMエージェントの違いは何ですか？

補強学習（RL）エージェントとLLMエージェントの違いは次のとおりです。

s.no	RLエージェント	LLMエージェント
1	RLエージェントは、過去の結果から学ぶために報酬または罰則の形で継続的に即時フィードバックを受け取ることにより、外部環境と対話します。時間が経つにつれて、このフィードバックループは意思決定を高めます。	LLMエージェントは、フィードバックではなく、テキストベースのプロンプトを介して外部環境と対話します。
2	ディープQネットワーク（DQNS）またはダブルディープQネットワーク（DRRNS）は、Q値を計算して、適切なアクションを識別します。	LLMエージェントは、トレーニングデータとプロンプトを通じて最も最適なアクションを選択します。
3	RLエージェントは、ロボット工学、シミュレーションなどの意思決定タスクで使用されます。	LLMエージェントは、仮想支援、カスタマーサポートなどの人間のようなテキストを理解し、生成するために使用されます。

Q9）RAGエージェントとLLMエージェントの違いは何ですか？

RAGエージェントとLLMエージェントの違いはそうです

s.no	検索拡張生成（RAG）	LLMエージェント
1	RAGには通常、2つの2段階のプロセスが含まれます。ステップ1：外部ソースから関連情報を取得します。ステップ2：LLMを使用して応答を生成します。	LLMエージェントは、最適なアクションを決定するために、プロンプトベースの入力と推論に頼ります。これにはいくつかのステップが含まれる場合があります
2	長期記憶を保存しないでください。各クエリは独立して処理されます。	LLMエージェントは、長期メモリと短期の両方のメモリを維持します。
3	テキスト生成を超えてアクションを実行しないでください。	電子メールの送信、フライトチケットの予約などの出力に基づいて行動する機能があります。

Q10）LLMエージェントは、曖昧な入力または不明確な入力をどのように処理しますか？

LLMエージェントは入力としてプロンプトに依存しており、最終出力はプロンプトの品質に依存します。曖昧または不明確な入力の場合、LLMエージェントは明確にする必要があります。 LLMエージェントは、明確さを改善するためにいくつかの特定のフォローアップ質問を生成できます。

例：ユーザーがエージェントに「電子メールを送信する」ように促した場合、エージェントは「電子メールIDに言及してください」などの質問で応答します。

Q11）LLMエージェントは、特定の業界やタスクに合わせてカスタマイズできますか？

はい、LLMエージェントは、業界やタスクに従ってカスタマイズできます。次のようなカスタマイズされたLLMエージェントを作成するさまざまな方法があります。

• 特定のドメインデータの微調整
• ドメイン固有のAPIおよびデータベースを組み込む
• プロンプトのカスタマイズ

Q12）LLMエージェントを取り巻く倫理的懸念は何ですか？

LLMエージェントのトレーニングと使用中に多くの倫理的懸念があります。それらのいくつかは次のとおりです。

• LLMエージェントは、バイアスコンテンツを含む大規模なデータセットでトレーニングされています。その結果、彼らは時々差別的な出力を与えることがあります。また、攻撃的なコンテンツを作成する場合があります。
• LLMエージェントは、正確な応答と幻覚応答の両方を生成する場合があります。したがって、すべてのLLMで生成された応答は、クロスチェックする必要があります。
• AIモデルは、ジェイルブレイクや迅速な注入に対して脆弱です。それらは、セキュリティ対策をバイパスする有害または違法な目的に使用できます。
• LLMエージェントは、同じクエリ、異なる時間または異なるユーザーに異なる回答を提供します。これにより、解釈可能性の懸念が生じます。

しかし、国立標準技術研究所（NIST）はこれらの懸念に対処しており、AI開発者が新しいモデルを展開するときに組み込むべき標準ガイドラインを考案しました。

詳細：生成AIの時代に責任あるAIを構築する方法は？

Q13）現在のLLMエージェントの制限は何ですか？

LLMエージェントは非常に便利ですが、それでもいくつかの課題に直面しています。それらのいくつかは次のとおりです。

• 限られた長期記憶： LLMエージェントは、過去の会話からのすべての詳細を覚えるのに苦労しています。限られた情報を一度に追跡できます。これにより、いくつかの重要な情報が失われる可能性があります。 VectorStoreテクニックは、より多くの情報を保存するのに役立ちますが、問題はまだ完全には解決されていません。
• 入力はプロンプトに依存します： LLMエージェントは、入力のプロンプトに依存しています。プロンプトの小さな間違いは、まったく異なる出力につながる可能性があるため、洗練された、構造化された、明確なプロンプトが必要です。
• 外部ツールの変更が発生しやすい： LLMエージェントは外部ツールとソースに依存し、それらの変更は最終出力を混乱させる可能性があります。
• 一貫性のない出力を生成します。プロンプトに小さな変更がある場合でも、異なる出力を生成する場合があります。これにより、信頼できない出力につながることがあります。これは、実行されるタスクのエラーになります。
• コストと効率： LLMエージェントは非常にリソース集中的であり、LLMを複数回呼び出して最終的なソリューションを発表します。

Q14）LLMエージェントは継続的な学習と更新をどのように処理しますか？

変更は永続的です。エージェントは、Finetuningを使用して、人間のフィードバックを組み込んだ、自己反映のための追跡パフォーマンスを使用して、これらの変更に定期的に適応するようにセットアップできます。

Q15）LLMエージェントはどのようにしてデータのプライバシーとセキュリティを保証しますか？

AI生成コンテンツには、重要な情報または機密情報が含まれている場合があります。プライバシーとセキュリティを確保することは、LLMエージェントモデルの重要なステップです。したがって、多くのモデルは、アドレス、電話番号などの個人識別可能な情報（PII）を共有するなど、プライバシー違反の規範をリアルタイムで検出するように訓練されています。

結論

この記事では、LLMエージェントに関する最もよくある質問のいくつかについて説明しました。 LLMエージェントは、複雑なタスクを処理するための効果的なツールです。彼らはLLMを脳として使用し、他の7つの主要なコンポーネントを持っています：ユーザープロンプト、計画、LLMの既存の知識、ツール、コールツール、および出力。最後に、これらすべてのコンポーネントを統合すると、エージェントが実際の問題に取り組む能力が向上します。ただし、限られた長期記憶やリアルタイムの適応など、まだいくつかの制限があります。これらの制限に対処することで、LLMエージェントモデルの最大限の可能性が解除されます。

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