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AI用語辞典 / カテゴリ

AIエージェント

自律的に計画・行動を繰り返すAIの設計

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アンビエントエージェント (Ambient Agent)

あんびえんとえーじぇんと

アンビエントエージェントとは、ユーザーの明示的な操作を待たず常時バックグラウンドで稼働し、イベントやデータ変化を検知して自律的にタスクを実行し続けるAIエージェントのこと。

AI エージェント

えーあいえーじぇんと

目標を渡すと 自律的に計画 + 行動を繰り返す AI。 単なる対話を超えて タスクを完遂する。

AgentOps (エージェント運用基盤)

えーじぇんとおぷす

AgentOpsとは、AIエージェントの設計・デプロイ・監視・改善までを一貫して管理する運用基盤や実践手法のことを指す。

エージェント可観測性 (Agent Observability)

えーじぇんとかかんそくせい

エージェント可観測性とは、AIエージェントのツール呼び出し・推論過程・サブタスク分解などの内部動作をリアルタイムに監視・追跡・記録する仕組みのこと。

エージェント型ワークフロー (Agentic Workflow)

えーじぇんとがたわーくふろー

エージェント型ワークフローとは、LLMが自律的にタスクを計画・実行・修正を繰り返しながら複雑な目標を段階的に達成する処理方式のこと。

エージェントスキル (Agent Skills)

えーじぇんとすきる

エージェントスキルとは、AIエージェントに特定タスクの手順やツール操作を教え込む、再利用可能な指示・知識パッケージのこと。

エージェントハンドオフ (Handoff)

えーじぇんとはんどおふ

エージェントハンドオフとは、あるAIエージェントが処理中のタスク・会話履歴・権限情報を別のエージェントや人間へ引き継ぐ仕組みのこと。

エージェントメモリ (Agent Memory)

えーじぇんとめもり

エージェントメモリとは、AIエージェントが過去の会話・タスク履歴・知識を保持し、次の行動に活用するための記憶機構のこと。

A2A (エージェント間連携)

えーつーえー

A2Aとは、異なるAIエージェント同士が標準プロトコルを介してタスクを委譲・協調実行するための通信規格のこと。エージェントが自律的に連携し、複雑なワークフローを分散処理できる。

n8n (ワークフロー自動化)

えぬえいとえぬ

n8nとはオープンソースのワークフロー自動化ツールのこと。ノードをつなぐビジュアルエディタでZapierやMakeと同等の業務自動化を、セルフホスト環境で無料から構築できる。

MCP (Model Context Protocol)

えむしーぴー

MCPとはAIモデルが外部ツールやデータソースと統一的な方法で連携するためのオープンプロトコルのこと。Anthropicが2024年11月に公開した。

オーケストレーション (Orchestration)

おーけすとれーしょん

オーケストレーションとは、複数のAIエージェントやツールを一つの指揮系統のもとで連携・制御し、複雑なタスクを自動で達成するための調整・管理の仕組みのこと。

AutoGen (マルチエージェント基盤)

おーとじぇん

AutoGenとは、Microsoftが開発したオープンソースのマルチエージェントAIフレームワークのこと。複数のAIエージェントが役割分担して会話・協調しながら、複雑なタスクを自律的に分解・実行できる。

OpenAI Agents SDK

おーぷんえーあいえーじぇんつえすでぃーけー

OpenAI Agents SDKとは、OpenAIが提供するAIエージェント構築用のオープンソースフレームワークのこと。複数エージェントの連携や権限委譲をコードで定義できる。

OpenHands (自律コーディング)

おーぷんはんず

OpenHands(自律コーディング)とは、目標を渡すとコード生成・実行・修正まで自律的にこなすオープンソースのAIコーディングエージェントのこと。

Operator (OpenAIブラウザ操作)

おぺれーたー

OperatorとはOpenAIが開発したブラウザ自動操作エージェントのこと。ウェブブラウザをAIが自律的に操作し、フォーム入力・購入・予約などのタスクを人に代わって実行する。

Google ADK (エージェント開発キット)

ぐーぐるえーでぃーけー

Google ADK(エージェント開発キット)とは、Googleが公開したAIエージェント構築用のオープンソースフレームワークのことで、複数エージェントの役割分担やツール呼び出しをコードで定義できる。

CrewAI (クルーAI)

くるーえーあい

CrewAIとは、複数のAIエージェントに役割・目標・ツールを割り当てチームとして協調動作させるオープンソースのPythonフレームワークのこと。エージェントが互いに成果物を受け渡しながら複雑なタスクを自律実行する。

コードインタープリター (Code Interpreter)

こーどいんたーぷりたー

コードインタープリターとは、LLMがユーザーの指示に応じてPythonなどのコードを自動生成・即時実行し、データ分析・可視化・ファイル操作を完結させる機能のこと。

Computer Use (コンピュータ操作)

こんぴゅーたゆーす(こんぴゅーたそうさ)

Computer Useとは、AIがスクリーン認識・マウス・キーボード操作を通じてコンピュータを人間のように自律的に操作する技術のこと。

サブエージェント (Subagent)

さぶえーじぇんと

サブエージェントとは、メインのAIエージェントから指示を受けて特定タスクを自律実行する下位エージェントのこと。

smolagents (Hugging Face)

すもるえーじぇんつ

smolagentsとは、Hugging Faceが開発したAIエージェント構築用の軽量オープンソースライブラリのことで、LLMにPythonコードを生成させてツールを呼び出させる設計が特徴だ。

タスク分解 (Task Decomposition)

たすくぶんかい

タスク分解とは、AIエージェントが複雑なゴールを実行可能な複数の小タスクに分割し、依存関係を整理しながら順序立てて処理していく技術のこと。

ツール使用 (Tool Use)

つーるしよう

ツール使用 (Tool Use) とは、LLM が外部の API・DB・プログラムを呼び出してリアルタイム情報の取得や操作を行う機能のこと。AIエージェントの核心技術。

ディープリサーチ (Deep Research)

でぃーぷりさーち

ディープリサーチとは、AIエージェントが複数のウェブ情報源を自律的に探索・分析し、人間に代わって調査レポートを作成する機能のこと。

バックグラウンドエージェント (Background Agent)

ばっくぐらうんどえーじぇんと

バックグラウンドエージェントとは、指示を出した後は人の逐次操作を待たず、裏側で自律的にタスクを実行し続けるAIエージェントのこと。

ヒューマン・イン・ザ・ループ (HITL)

ひゅーまん・いん・ざ・るーぷ

ヒューマン・イン・ザ・ループとは、AIの判断プロセスに人間が介入・確認する仕組みのこと。AIが出力した結果を人間がレビューし、承認・修正・却下を行うことで精度と安全性を担保する。

Function Calling (関数呼び出し)

ふぁんくしょんこーりんぐ

Function Callingとは、LLMが外部の関数やAPIを呼び出すための構造化データを生成し、自律的にツールを使えるようにする仕組みのこと。

ブラウザエージェント (Browser Use)

ぶらうざえーじぇんと

ブラウザエージェントとは、AIがChromeなどのウェブブラウザを自律的に操作し、検索・フォーム入力・データ収集などを人手なしで実行するエージェント技術のこと。

Plan-and-Execute (計画実行型エージェント)

ぷらんあんどえぐぜきゅーと

Plan-and-Execute とは、 AI エージェントが タスク全体の計画を先に立ててから、 各ステップを順番に実行していく 設計パターンのこと。

Manus (汎用AIエージェント)

まなす(はんようAIエージェント)

Manusとは、中国のMonica社が開発した汎用AIエージェントのこと。自然言語の指示だけでウェブ検索・コード実行・ファイル操作・フォーム入力を組み合わせ、人間が介在せずに複雑なマルチステップタスクをエンドツーエンドで自律完了できる。

マルチエージェント (Multi-Agent)

まるちえーじぇんと

マルチエージェントとは、複数のAIエージェントが役割分担しながら協調してタスクを実行するシステムアーキテクチャのこと。単一エージェントでは難しい複雑なワークフローを並列・分散処理で実現する。

LangGraph (ランググラフ)

らんぐぐらふ

LangGraphとはLLMを使った複数AIエージェントのワークフローをグラフ構造で定義・実行できるオープンソースフレームワークのこと。LangChain社が開発し、ループや条件分岐など複雑な状態遷移を管理できる。

LangChain (ラングチェーン)

らんぐちぇーん

LangChainとは、LLMを核にした複数の処理を「チェーン」としてつなぎ合わせ、RAGやAIエージェントを構築するためのOSSフレームワークのこと。

ReAct (推論と行動)

りあくと

ReAct とは、 LLM に 推論 (Reasoning) と 行動 (Acting) を 交互に繰り返させ、 ツールを使いながら答えに辿り着かせる エージェント設計手法のこと。

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