この記事は、自分が日常的に使っているAIエージェントについて、そもそも何がそんなに特別なのかを調べてみた記事です。「AIエージェント」という言葉を聞いたことがあるけれど、何のことかよく分からないという人に読んでもらいたいです。
最近、自分はAntigravityというAIエージェントを導入し、大学の卒論準備である先行研究の論文集めなどをすべて丸投げしている。
指示を出した後は席を外してしまっても、勝手にNotionに綺麗な文献リストが出来上がる。
最初はただ「もの凄く便利だな」と使っていたが、ふと立ち止まって疑問に思った。 目標を1つ伝えただけなのに、なぜこいつは自分で調べて、ファイルをダウンロードして、Notionのデータベースに登録するまでの面倒な手続きを全部一人で終わらせられるのだろうか。
想像以上に優秀なこのAIの裏側について、少し調べてみることにした。
これまでの自分は、ChatGPTなどのAIを以下のような目的でよく使っていた。
- 情報の検索
- 授業ノートの文章の作成
- やりたいことの相談
- テスト勉強の手伝い
これらは非常に便利だったが、基本的には「一問一答」だった。 自分が「これについて教えて」「この文章の構成を考えて」と聞き、AIが1回で返答する。返ってきた回答をもとに、自分で検索し直し、ファイルをダウンロードし、手作業でNotionにコピー＆ペーストして整理していた。AIはあくまで優秀な「話し相手」であり、実際の作業を動かすのは自分自身だった。
しかし、AIエージェントであるAntigravityは違った。 自分が「卒論のために言語学の学会誌から関連する論文をNotionに集めておいて」と抽象的な指示を投げる。 すると、勝手に必要なことを進めてくれる。
- 検索に必要なキーワードを自分で考える
- 対象となる論文のPDFファイルを自動でダウンロードする
- Notionのデータベースに書誌情報を自動で入力する
- 途中でエラーが起きたら、自分で原因を調べてやり直す
人間が1回ずつ細かく指示を出す必要すらなく、目的の達成に向かって自動で作業のループを回す。 この「指示待ち」と「自走」の違いこそが、ChatGPTなどの従来のAIと、AIエージェントとの決定的な違いなのだ。
そもそも「エージェント」という言葉は、AI研究の最初期（約70年前）から存在する由緒ある学術用語らしい。
調べてみて驚いたのだが、最近の流行り言葉だと思っていたので、予想以上に歴史が長くて少し意外だった。
知能的エージェントを定義するソフトウェア工学の研究によると、単なる自動化プログラムとエージェントを分けるのは、以下の性質を同時に持っているかどうかである。
- 自律性（Autonomy）
- 人間の直接的な介入なしに、自らの行動を自分でコントロールして実行する性質。
- 論文をダウンロードしてNotionにアップするまでの流れを、途中でこちらが確認のクリックをしなくても、裏で勝手に進めてくれる動作がこれに当てはまる。
- 反応性（Reactivity）
- 自分が置かれた環境の変化を察知し、それに対して適切に対応する性質。
- データベースへの登録エラーが発生したときに、処理を中断してフリーズするのではなく、自分でログから原因を調べて修正し、処理を再開する動作がこれに当てはまる。
- プロアクティブ性（Pro-activeness）
- 単に言われたことへ応答するだけでなく、与えられた目的に従って自発的に行動を起こす性質。
- 「卒論の論文集め」という最終目標のために、AI自身が「適切な検索キーワードを考える」「ファイルをダウンロードする」といった、目標に必要な手順を自分で考えて開始する動作がこれに当てはまる。
Antigravityに指示を出すだけであとは自分でやってくれたのは、この3つの性質によるものらしいい。
今回の記事では、AIエージェントがChatGPTとどのように違うのか、そして違いが生まれる理由について調べてみた。
Antigravityを導入して、今までのAIよりすごく優秀に感じられたのは、AIエージェントが「自律性」「反応性」「プロアクティブ性」を持っていたからだと分かった。
これまで自分にとってのAIは、画面の向こうにいる物知りなチャット相手だった。 しかし、AIエージェントは自律的に動いてくれる第二の自分のような存在になっている。
便利すぎて不思議な気持ちにさえなるが、これまでは自力だった作業の多くをAIにやってもらえるのはとにかくありがたい。
とはいえ、まだまだ理解せずに使っている技術が多すぎる。MCP連携あたりも、よく分からないままやっている。これから学んでいかなくてはと強く思う。
これからもAntigravityで効率化を進めながら、AIエージェント周りのことを調べて、記事にしていく予定です。
