論文の概要: NGENT: Next-Generation AI Agents Must Integrate Multi-Domain Abilities to Achieve Artificial General Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21433v1
- Date: Wed, 30 Apr 2025 08:46:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-09 19:41:47.487171
- Title: NGENT: Next-Generation AI Agents Must Integrate Multi-Domain Abilities to Achieve Artificial General Intelligence
- Title（参考訳）: NGENT:次世代AIエージェントは、人工知能を実現するために複数のドメイン能力を統合する必要がある
- Authors: Zhicong Li, Hangyu Mao, Jiangjin Yin, Mingzhe Xing, Zhiwei Xu, Yuanxing Zhang, Yang Xiao,
- Abstract要約: 我々は、次世代AIエージェント(NGENT)が、人工知能(AGI)に進むために、ドメイン間の能力を統合するべきだと論じている。
将来のAIエージェントは、これらの特殊システムの強みを、テキスト、ビジョン、ロボット工学、強化学習、感情知性などにわたって操作できる統一されたフレームワークに合成するべきである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.830291699780874
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper argues that the next generation of AI agent (NGENT) should integrate across-domain abilities to advance toward Artificial General Intelligence (AGI). Although current AI agents are effective in specialized tasks such as robotics, role-playing, and tool-using, they remain confined to narrow domains. We propose that future AI agents should synthesize the strengths of these specialized systems into a unified framework capable of operating across text, vision, robotics, reinforcement learning, emotional intelligence, and beyond. This integration is not only feasible but also essential for achieving the versatility and adaptability that characterize human intelligence. The convergence of technologies across AI domains, coupled with increasing user demand for cross-domain capabilities, suggests that such integration is within reach. Ultimately, the development of these versatile agents is a critical step toward realizing AGI. This paper explores the rationale for this shift, potential pathways for achieving it.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、次世代のAIエージェント(NGENT)が、人工知能(AGI)に進むために、ドメイン間の能力を統合するべきだと論じる。
現在のAIエージェントは、ロボット工学、ロールプレイング、ツール使用といった特殊なタスクに有効だが、狭いドメインに限定されている。
将来のAIエージェントは、これらの特殊システムの強みを、テキスト、ビジョン、ロボット工学、強化学習、感情知性などにわたって操作できる統一されたフレームワークに合成するべきである。
この統合は、実現可能なだけでなく、人間の知性を特徴づける汎用性と適応性を達成するためにも不可欠である。
AIドメインにまたがるテクノロジの収束は、クロスドメイン機能に対するユーザ要求の増加と相まって、そのような統合が到達範囲内にあることを示唆している。
究極的には、これらの多用途剤の開発はAGIの実現に向けた重要なステップである。
本稿では,この変化の理論的根拠と,それを実現するための潜在的経路について考察する。
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