エージェントとは

エージェントは、人工知能を「環境の中で知覚し、行動するもの」としてとらえるための考え方です。ラッセルとノーヴィグの代表的な教科書『Artificial Intelligence: A Modern Approach』は、人工知能を、環境から知覚を受け取って行動を行うエージェントの研究として体系づけています。

知覚と行動

エージェントは、センサーで環境の状態を知覚し、アクチュエータ（動作する仕組み）で環境に働きかけます。ロボットなら、カメラが知覚の手段、車輪やアームが行動の手段です。ソフトウェアでも、データの受け取りを知覚、画面への表示を行動とみなせます。教科書は、エージェントを「知覚の系列を行動に対応づける関数」を実装したものとして扱い、その中身の違いで分類しています。

• 単純反射エージェント：今の知覚だけに反応して動く
• モデルベース反射エージェント：見えていない部分の状態も内部に保って動く
• ゴールベース・効用ベースのエージェント：目標や望ましさに照らして行動を選ぶ
• 学習エージェント：経験から振る舞いを改善する

この見方では、意識や心をもつかどうかは問いません。

強化学習でのエージェント

強化学習では、学習する主体をエージェントと呼びます。エージェントは状態を観測して行動を選び、環境から報酬と次の状態を受け取ります。この繰り返しを通じて、将来の報酬の合計が大きくなる行動の選び方を学びます。複数のエージェントが同じ環境で学ぶ場合は、マルチエージェント強化学習と呼びます。

AIエージェント

近年は、大規模言語モデルが計画を立て、外部のツールを使いながら作業を進める「AIエージェント」の実用化が進んでいます。AI事業者ガイドライン（第1.2版）は、AIエージェントを、特定の目標を達成するために環境を感知し自律的に行動するAIシステムとしています。知覚と行動というエージェントの考え方を受け継いだ定義です。