Google GeminiとSAGEフレームワークで自己適応型AIエージェントを構築
最近の技術実装では、自己適応型の目標指向実行のために設計された高度なAIエージェントシステムの構築が示されています。このシステムは、SAGE（Self-Adaptive Goal-oriented Execution：自己適応型目標指向実行）という構造化されたフレームワーク内でGoogleのGemini APIを活用しています。その目的は、複雑な高レベルの目標を分解し、戦略的な計画を策定し、タスクを体系的に実行し、その結果から継続的に学習してパフォーマンスを向上させることができるインテリジェントなエージェントを開発することです。
SAGEフレームワークは4つのコアコンポーネントを中心に構築されており、それぞれがエージェントの自律的な操作において重要な役割を果たします。
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自己評価 (S)： エージェントはまず、全体目標に対する現在の状態と能力を評価します。これには、進捗状況、利用可能なリソース、特定された知識ギャップ、潜在的なリスク、および次のステップに関する初期推奨事項の包括的な分析が含まれます。この評価は、その後の計画のための基礎的な理解を提供します。
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適応型計画 (A)： 自己評価の後、エージェントは一連の実行可能なタスクを動的に生成します。この計画フェーズはコンテキストを認識しており、現在の状態と評価結果を考慮して、柔軟で優先順位付けされたタスクリストを作成します。タスクは特定の記述、優先度レベル、および依存関係をもって定義され、目標達成への構造化されたアプローチを保証します。
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目標指向型実行 (G)： 計画が整うと、エージェントは個々のタスクの実行に進みます。各タスクは集中した注意をもって取り組まれ、具体的な行動に分解され、体系的に実行されます。実行フェーズでは、結果が正確であり、全体目標に効果的に貢献していることを確認するために、各ステップでの検証が強調されます。
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経験統合 (E)： タスクが実行された後、エージェントはその結果を自身の知識ベースに統合します。この重要な学習フェーズでは、成功か失敗かにかかわらず結果を分析し、重要な洞察を抽出し、繰り返されるパターンを特定し、将来の行動に必要な調整を決定します。この継続的な学習サイクルにより、エージェントは時間の経過とともに戦略を洗練し、意思決定能力を向上させることができます。
技術的な核として、このシステムはPythonを使用して実装されており、Google Gemini APIの生成AI機能を活用しています。基本的なコンポーネントには、個々の作業単位を管理するためのTaskデータ構造が含まれており、そのステータス（保留中、進行中、完了、失敗）、説明、優先度、および依存関係を追跡します。SAGEAgentクラスは、エージェントのメモリ、タスク、および反復全体にわたるコンテキスト情報を管理し、全体のサイクルを調整します。
エージェントは反復ループで動作します。各サイクルで、自己評価を実行し、評価に基づいて新しいタスクセットを生成し、最も関連性の高いタスクを実行し、その後、学習した経験を統合します。これにより、エージェントは進行中に動的にアプローチを適応させ、リアルタイムのフィードバックに基づいて新しい課題に対処したり、既存の戦略を洗練したりすることができます。
デモンストレーションのため、このフレームワークは「持続可能な都市園芸の実践に関する包括的なガイドを調査・作成する」といった目標に適用されました。複数のSAGEサイクルを通じて、エージェントは自身の理解度を評価し、調査タスクを計画し、コンテンツを生成してそれらを実行し、その出力の品質と関連性から学習します。この反復プロセスは、システムがどのように進捗を評価し、実行可能なタスクを生成し、それらを実行し、学習された経験を通じて戦略を洗練するかを強調しています。
このモジュラー設計は、拡張の大きな可能性を秘めており、より複雑なマルチエージェント環境や特定のドメインに特化した高度なアプリケーションの開発を可能にし、より自律的でインテリジェントなAIシステムへの一歩を示しています。