アマゾン、自律型AIの混乱防ぐ「4つの基本要素」を公開　業務指示の設計を共通化

米アマゾンは、自社のAIシステム「Amazon Quick」の開発を通じて体系化した、自律型AIエージェントの構成要素に関する分類モデルを公開した。エージェントの役割や指示の方法を「When（いつ）」「What（何を）」「Who（誰が）」「How（どうやって）」という4つの平易な問いに分解し、システム構築者間で共通の語彙を確立することで、開発上の混乱や重複を防ぐ狙いがある。

過去1年間の開発過程において、エージェントが単なる質問への回答にとどまらず、会議の調整や調査、レポート作成といった行動を自律的に実行するよう進化するなかで、構成要素の共通定義が存在しないという課題が表面化していた。今回の分類では、指示を受けて行動する主体を「Who」とし、固定の指示、利用可能な機能、そして対話や運用の蓄積から得られる記憶の3つを備えた持続的な学習主体としてエージェントを定義した。基盤となる大規模言語モデルは差し替え可能な要素にすぎず、主体の核ではないとしている。

また、エージェントが行動を実行する手段である「How」については、確定的な処理から自律的な判断までのグラデーションを設けた。単一の処理を担う「ツール」、文脈に応じた判断の余地を残す「スキル」、プログラムコードで厳密に分岐やエラー処理を制御する「ワークフロー」の3つに整理している。頻繁に使われるスキルをワークフローへと固定化したり、例外が多いワークフローをスキルへと緩和したりする仕組みも備える。アマゾンは今回の発表を一連の技術解説の第1弾と位置づけており、今後はエージェント向けオペレーティングシステムやバックグラウンド学習の仕組みについて順次解説を公開していく予定だ。