最近開催された Sequoia Capital Artificial Intelligence Summit (AI Ascent 2024) で、Andrew Ng 教授は AI エージェント ワークフローの将来について講演し、人工知能の開発トレンドについて深い洞察を提供しました。同時に、Sequoia Capital AI Ascent 2024 は、人工知能分野の開発状況と将来の動向を明らかにし、人工知能によってもたらされる 3 つの主要な能力である創造性、推論能力、対話能力を強調し、これらの能力が大きな発展をもたらすと指摘しました。ビジネスモデルに影響を与える。クラウド コンピューティングの変革に例えて、人工知能がサービスをソフトウェアに置き換え、巨大な市場の可能性を切り開くという見通しを描いています。
AI エージェント ワークフローの未来
Ng Enda 教授は、AI エージェントの将来の開発に関する一連の深い洞察と予測を提唱しました。同氏は、AI技術の継続的な進歩により、AIエージェントは人間を支援するツール（Copilot）から、自律的に作業を完了できるエージェントへと徐々に変化していくだろうと考えており、ソフトウェアエンジニアリングやカスタマーサービスなどの業界では、すでにその変化が始まっているとしている。現れる。 Ng Enda 氏は、将来の AI モデルはより強力な計画能力と推論能力を持つようになるだろうと強調しました。同氏は、既存の大規模言語モデル (LLM) はデータ内の統計的パターンの繰り返しには優れているものの、深い思考や論理的推論においてはまだ不十分であると指摘しました。この問題を解決するために、研究者らは、モデルに意思決定を行う前に一定の「思考時間」を与えたり、推論計算やゲーム形式の値の反復を通じてAIのパフォーマンスを向上させるなどの新しい方法を試みている。これらの研究により、将来的には AI が計画や推論などのより高度な認知タスクを実行できるようになると期待されています。さらに、Ng Enda 氏は、AI エージェントの 4 つの主要な設計パターンについても言及しました。その中には、出力を自己検査して修正するリフレクション、実際の操作にツールを使用するツール使用、複雑なタスクを分解して計画どおりに実行するプランニング、および複数のエージェントが連携して目的を達成するためのツールが含まれます。マルチエージェントのコラボレーション。これらの設計パターンは AI 機能を向上させる可能性を示しており、急速に進化しています。さらに、Ng 氏は、AI エージェントの機能が大幅に拡張されると指摘し、私たちが必要としているのは、即時の対応を追求するのではなく、エージェントにタスクを委任し、結果を辛抱強く待つことを学ぶことです。同氏はまた、迅速なトークン生成の重要性を強調し、たとえそれが低品質のLLMに基づいていたとしても、新しいトークンを迅速に繰り返し生成することで良好な結果を得ることが可能であると述べた。全体として、Ng 氏の予測は、AI エージェント テクノロジの急速な発展の将来像を描いており、AI はよりインテリジェントで自律的になり、複数の分野で人間と密接に連携できるようになります。こうした進歩は、AI技術の発展を促進するだけでなく、ビジネスモデルやワークフローに革命的な変化をもたらすでしょう。 AI エージェント テクノロジーが成熟し続け、普及が進むにつれて、よりインテリジェントで効率的な未来が期待できます。
AI エージェントの 4 つの設計パターン
- 考察: Ng Enda 教授は、AI が生成するコードをチェックさせることで、抜け穴を発見して修正できるため、コードの品質が向上すると提案しました。この方法の有効性は実際に証明されています。
- ツールの使用: AI は、Web ページの検索、コードの生成と実行など、生産性を向上させるためにさまざまなツールを使用できます。この機能により、AI アプリケーションの範囲が拡大します。
- 計画: AI はタスクの実行手順を自律的に計画できます。たとえば、画像処理の場合、AI は新しい画像の合成方法を計画できます。
- マルチエージェント コラボレーション: 異なる AI エージェントに異なる役割を果たせることで、実際の作業環境でのチーム コラボレーションをシミュレートし、問題解決の効率を向上させることができます。
Ng Enda 教授は、エージェント ワークフローを通じて、AI が処理できるタスクの種類が大幅に拡大されると予測しています。同氏は高速トークン生成の重要性を強調し、Claude5、Claude4、GPT-5、Gemini 2.0などの新モデルがより優れたパフォーマンスをもたらすことを期待した。また、汎用人工知能 (AGI) への道のりは長いものの、エージェントのワークフローは重要な前進であるとも述べました。
AI技術の最新の進歩と今後の動向
Sequoia US AI Summit で、Sequoia Capital のパートナーは 2024 年の AI 発展に関する一連の予測を行い、さまざまな分野における AI テクノロジーの広範な影響と潜在的な変化を実証しました。 Sequoia Capital のパートナーは、AI が創造と推論ができるところまで発展したと考えています。たとえば、GenAI はテキスト、画像、音声とビデオを生成でき、チャットボットは質問に答えたり、複数ステップのタスク計画を支援したりできます。この機能は前例のないものであり、ソフトウェアが創造的なタスクと論理的なタスクの両方を処理できるようになり、人間と同じような方法で人間と対話できることを意味し、これはビジネス モデルに重大な影響を及ぼします。
カスタマー サービスの分野では、Klarna はカスタマー サービスの問い合わせの 3 分の 2 を OpenAI で処理しており、AI の作業効率はフルタイムのカスタマー サービス スタッフ 700 人に匹敵します。世界中に数千万のコールセンターがあることを考えると、AI は顧客サービス市場におけるプロダクト マーケット フィット (PMF) を見出しました。
Sequoia Capital のパートナーは、AI が人間を支援する副操縦士から、人間の仕事の一部を代替できるエージェントに変わると予測しています。ソフトウェア エンジニアリングやカスタマー サービスなどの業界では、AI は単なるツールではなく、同僚のようなものになるでしょう。さらに、AI モデルはより強力な計画能力と推論能力を持ち、新しい研究の方向性を通じて、AI はより深い思考と論理的推論を実行できるようになるだろうとも予測しています。将来の企業はニューラル ネットワークのように動作する可能性があります。抽象化レイヤーでの相互運用性を通じて、顧客サービスからソフトウェア エンジニアリング、意思決定支援に至るまで、企業のあらゆるレベルに AI が組み込まれ、一人会社が可能になり、それによって効率が向上します。もっと多くの問題を解決してください。
Sequoia パートナーはまた、人工知能が支援ツールから独立して動作できるエージェントにどのように変化するか、より高いレベルの認知タスクを実行できる可能性など、将来の予測も提供しました。彼らは、人工知能技術の開発が新たなビジネスモデルと働き方をもたらすことを強調し、また、増大するコンピューティングニーズやデータ取得にどのように対処するかなど、人工知能技術の開発に関するいくつかの課題と疑問を提起しました。以下は、2024 年の AI 開発に関するいくつかの重要な予測と概要です。
1. AI エージェントの台頭:
1. AI エージェントの台頭:
- AI は補助的な役割 (副操縦士) から、人間の特定の仕事を代替できるエージェントに変わります。ソフトウェア エンジニアリングやカスタマー サービスなどの分野では、AI は単なるツールではなく、同僚のようなものになるでしょう。
- エージェントのワークフローは、リフレクション、ツールの使用、計画、複数エージェントの協力などの設計パターンを含む、より反復的で会話的なものになります。
2. モデル機能の強化:
- AI モデルはより強力な計画能力と推論能力を持ち、モデルが推論計算やゲームのような値の反復をより適切に実行できるようにするなど、新しい研究方法によって改善されます。
- これらの強化された機能により、AI は計画や複雑な意思決定などの高レベルの認知タスクを実行できるようになります。
3. 迅速なトークン生成の重要性:
- エージェントのワークフローでは、より頻繁な反復とより高速なフィードバック ループが可能になるため、トークンを迅速に生成する機能が重要です。
- わずかに低品質の LLM であっても、より多くのトークンを迅速に生成することで、高品質の LLM と同等以上の結果を達成することが可能です。
4. 企業のナレッジを活用して活用する:
- 企業の知識が AI によって解放されて活用され始め、より多くのアプリケーション シナリオでの AI の実際の使用が促進されます。
・これにより、より幅広い分野でAIが自律的に動作し、人間への依存度が軽減されます。
5. AI プラットフォームとインフラストラクチャのオープン性:
- AI プラットフォームとインフラストラクチャはますますオープンになり、より多くの補助ツールや自律エージェントの作成が可能になります。
- このオープン性により、AI テクノロジーの急速な開発と広範な適用が促進されます。
6. AI技術の普及と使いやすさ：
- AI テクノロジーが人間の言語を通じて制御しやすくなるにつれて、開発者とユーザーの間の境界は曖昧になります。
- これにより、より多くの人が AI テクノロジーを活用して問題を解決し、革新できるようになります。
AgentLayer: 分散型 AI エージェント エコノミーの未来を創造する
AgentLayer は革新的なプロトコルとして、自律型 AI エージェントのコラボレーションと開発を推進しています。慎重に設計された一連のコンポーネントとモジュラー アーキテクチャを通じて、AI エージェントに効率的なコラボレーション環境を提供します。これらのコンポーネントには、分散型 AI エージェント用に設計された AgentNetwork、コーディングを必要としない AgentOS、AI エージェントの発見と投資のためのポータルとして機能する AgentEx、エージェント間の通信とコラボレーションを促進する AgentLink が含まれます。 AgentLayer のこの設計は、単一の AI エージェントの機能を向上させるだけでなく、さまざまな課題を解決する際のシステム全体の総合的な効率も向上します。人工知能テクノロジー、特に大規模言語モデル (LLM) の分野の継続的な進歩に伴い、AI エージェントの適用範囲と影響力は日々拡大しています。 AgentLayer は、独自の経済モデルとトークン システム $AGENT を通じて、AI エージェントの作成と運用に対するインセンティブを提供します。 $AGENT トークンはシステム内で重要な役割を果たし、分散型 AI サービスへのアクセスや取引手数料の支払いに使用されるだけでなく、ガバナンス トークンとしても使用され、所有者がネットワークの決定に関する投票に参加できるようになります。このトークン経済モデルは、世界中の開発者やクリエイターの参加を促進し、より多くの価値を引き付け、AgentLayer エコシステムの発展を促進するように設計されています。 AgentLayer の開発計画とロードマップは、機能が豊富で安全で信頼性の高いブロックチェーン ネットワークとエコシステムの構築に対する同社の取り組みを示しています。ウェブサイトの立ち上げからメインネットワークの立ち上げに至るまで、各段階はユーザーにより高品質のサービス体験を提供するように設計されています。中長期計画では、AgentLayerは業界初のAIエージェントチェーンをCosmosエコシステムに確立し、Web3業界におけるAI資産発行の重要なインフラとなることを計画している。これらの取り組みを通じて、AgentLayer は AI エージェント テクノロジーの開発を促進するだけでなく、将来の AI 経済のための強固な基盤を築きます。
結論は
要約すると、Sequoia Capital のパートナーと Ng 教授は、AI の将来について楽観的な見方を表明し、特に作業効率の向上、意思決定能力の強化、イノベーションの促進において、AI が複数の分野でより大きな役割を果たすだろうと予測しました。彼らの洞察と予測は、特に生成 AI の分野で急速な発展段階にある AI テクノロジーの開発に明確な方向性を提供します。 AI エージェント ワークフローの複数ステップの反復モードと設計モードの革新は、AI の作業効率と出力品質を向上させる新たな可能性を提供します。 AI テクノロジー、特に生成 AI (テキスト、画像、ビデオ、オーディオなどの生成) と推論能力の向上は、生産性革命の到来を示しています。 AI は人間のような方法で対話することができ、顧客サービスやソフトウェア開発などの分野で必要な人員の削減など、コストを大幅に削減できます。 AI の開発軌道は、全体的な人件費の削減につながり、ワークフローの高速化と効率化を促進する可能性があります。同時に、生成 AI のアプリケーションでは、維持、エンゲージメント、倫理などの課題を解決する必要もあります。人工知能テクノロジーは、経済構造と社会の運営方法を大きく変え、企業や個人に前例のない価値創造の機会をもたらす大きな革命を迎えています。ただし、これには社会適応、倫理規範、技術的安全性の観点からの課題も伴います。
AgentLayerについて
初の分散型 AI エージェント パブリック チェーンとして、AgentLayer は、トークン $AGENT を導入することで、L2 ブロックチェーン上のエージェント エコノミーと AI 資産トランザクションを促進します。その AgentLink プロトコルは、分散型 AI ガバナンスを実現するためのマルチ エージェントの情報交換とコラボレーションをサポートします。
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