1. エージェントの概要

1.1 エージェントとは

環境を認識し、自律的に意思決定・行動するシステム。

• 目標指向：与えられた目標の達成を目指す
• 自律性：人間の逐次指示なしで動作
• 適応性：状況に応じて行動を調整

1.2 LLMエージェントの特徴

• LLMを「脳」として使用
• 自然言語で目標・状況を理解
• 複雑な推論と計画が可能
• ツールを使って外部と相互作用

1.3 エージェントの進化

2. エージェントアーキテクチャ

2.1 基本構成要素

┌─────────────────────────────────────┐
│           LLMエージェント            │
├─────────────────────────────────────┤
│  [LLM Core] - 推論・計画・意思決定   │
│       ↓                             │
│  [Planning] - タスク分解・順序付け   │
│       ↓                             │
│  [Memory] - 短期・長期記憶           │
│       ↓                             │
│  [Tools] - 外部ツール・API           │
│       ↓                             │
│  [Action] - 実行・環境への働きかけ   │
└─────────────────────────────────────┘

2.2 認知アーキテクチャ

人間の認知プロセスを模倣：

• 知覚：環境からの入力処理
• 推論：状況分析と判断
• 計画：行動の順序決定
• 実行：アクションの実施
• 学習：経験からの改善

2.3 エージェントループ

while not goal_achieved:
    # 1. 観察
    observation = perceive(environment)
    
    # 2. 思考（推論・計画）
    thought = llm.think(observation, memory, goal)
    
    # 3. 行動決定
    action = llm.decide_action(thought)
    
    # 4. 実行
    result = execute(action)
    
    # 5. 記憶更新
    memory.update(observation, action, result)
    
    # 6. 反省（オプション）
    reflection = llm.reflect(result, goal)

3. 計画・推論

3.1 タスク分解

複雑なタスクを小さなサブタスクに分割。

目標: ウェブサイトを作成する

分解:
1. 要件を整理する
2. 技術スタックを決定する
3. デザインを作成する
4. HTMLを実装する
5. CSSでスタイリング
6. JavaScriptで機能追加
7. テストする
8. デプロイする

3.2 Chain-of-Thought Planning

ステップバイステップで計画を立案：

• 各ステップの依存関係を考慮
• 必要なリソース・ツールを特定
• 潜在的な問題を予測

3.3 Tree of Thoughts

複数の計画候補を探索：

• 分岐する可能性を列挙
• 各分岐を評価
• 最適な経路を選択
• 必要に応じてバックトラック

3.4 再計画

実行中に計画を修正：

• 予期せぬ結果への対応
• 新しい情報の反映
• 失敗からの回復

4. 記憶システム

4.1 記憶の種類

4.2 記憶の実装

class AgentMemory:
    def __init__(self):
        self.working = []      # 現在のタスク情報
        self.short_term = []   # 最近N件の履歴
        self.long_term = VectorDB()  # 永続化記憶
    
    def add(self, item):
        self.short_term.append(item)
        if is_important(item):
            self.long_term.store(item)
    
    def retrieve(self, query, k=5):
        return self.long_term.search(query, k)

4.3 記憶の検索と圧縮

• 関連性検索：現在のタスクに関連する記憶を取得
• 要約：長い履歴を要約して圧縮
• 重要度：重要な情報を優先的に保持

5. 反省・自己改善

5.1 Reflexion

Shinn et al. (2023)：言語的なフィードバックによる学習。

1. タスクを試行
2. 結果を評価
3. 失敗の原因を分析（反省）
4. 改善策を言語化
5. 反省を記憶に保存
6. 次の試行で反省を活用

5.2 自己批判

LLM自身が出力を批評：

• 計画の妥当性をチェック
• 論理的な誤りを検出
• 改善点を提案

5.3 Self-Consistency

複数回生成して一貫性を確認：

• 同じ問題に複数の解答を生成
• 多数決または一貫する解答を選択
• 信頼性の向上

6. マルチエージェント

6.1 概要

複数のエージェントが協調してタスクを遂行。

• 役割分担：専門化したエージェント
• 議論：異なる視点からの検討
• 協調：複雑なタスクの分散処理

6.2 役割ベースのエージェント

チーム構成例:
- PM Agent: 計画・調整
- Developer Agent: コード実装
- Reviewer Agent: コードレビュー
- Tester Agent: テスト実行
- Designer Agent: UI設計

6.3 議論・討論

複数エージェントで議論：

• 異なる立場からの意見
• 反論と防御
• 合意形成

6.4 代表的システム

7. フレームワーク

7.1 主要フレームワーク

7.2 実用エージェント

7.3 課題

• 信頼性：エラー・ループの発生
• コスト：多数のAPI呼び出し
• 速度：複雑なタスクに時間がかかる
• 安全性：意図しない行動のリスク

8. 参考文献

• Yao et al. (2023). "ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models" ICLR
• Shinn et al. (2023). "Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning" NeurIPS
• Park et al. (2023). "Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior" UIST
• Wang et al. (2024). "A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents" arXiv
• Wu et al. (2023). "AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation" arXiv