論文の概要: AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10468v5
- Date: Tue, 30 Sep 2025 04:21:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-01 17:09:03.977186
- Title: AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges
- Title（参考訳）: AIエージェント対エージェントAI: 概念分類学、応用、課題
- Authors: Ranjan Sapkota, Konstantinos I. Roumeliotis, Manoj Karkee,
- Abstract要約: このレビューは、AIエージェントとエージェントAIを批判的に区別し、構造化された概念分類、アプリケーションマッピング、そして、異なる設計哲学と能力を明らかにするための機会と課題の分析を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7414278978078204
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This review critically distinguishes between AI Agents and Agentic AI, offering a structured, conceptual taxonomy, application mapping, and analysis of opportunities and challenges to clarify their divergent design philosophies and capabilities. We begin by outlining the search strategy and foundational definitions, characterizing AI Agents as modular systems driven and enabled by LLMs and LIMs for task-specific automation. Generative AI is positioned as a precursor providing the foundation, with AI agents advancing through tool integration, prompt engineering, and reasoning enhancements. We then characterize Agentic AI systems, which, in contrast to AI Agents, represent a paradigm shift marked by multi-agent collaboration, dynamic task decomposition, persistent memory, and coordinated autonomy. Through a chronological evaluation of architectural evolution, operational mechanisms, interaction styles, and autonomy levels, we present a comparative analysis across both AI agents and agentic AI paradigms. Application domains enabled by AI Agents such as customer support, scheduling, and data summarization are then contrasted with Agentic AI deployments in research automation, robotic coordination, and medical decision support. We further examine unique challenges in each paradigm including hallucination, brittleness, emergent behavior, and coordination failure, and propose targeted solutions such as ReAct loops, retrieval-augmented generation (RAG), automation coordination layers, and causal modeling. This work aims to provide a roadmap for developing robust, scalable, and explainable AI-driven systems.
- Abstract（参考訳）: このレビューは、AIエージェントとエージェントAIを批判的に区別し、構造化された概念分類、アプリケーションマッピング、そして、異なる設計哲学と能力を明らかにするための機会と課題の分析を提供する。
まず、AIエージェントをLLMやLIMによって駆動・有効化されるモジュールシステムとして特徴付けることで、タスク固有の自動化を実現する。
ジェネレーティブAIは、ツール統合、迅速なエンジニアリング、推論強化を通じてAIエージェントが前進する、基礎を提供する先駆者として位置づけられている。
エージェントAIシステムは、AIエージェントとは対照的に、マルチエージェントコラボレーション、動的タスク分解、永続メモリ、調整された自律性によって特徴付けられるパラダイムシフトを表す。
アーキテクチャの進化、運用メカニズム、インタラクションスタイル、自律性の時間的評価を通じて、AIエージェントとエージェントAIパラダイムの両方の比較分析を行う。
顧客サポート、スケジューリング、データ要約などのAIエージェントによって実現されるアプリケーションドメインは、研究自動化、ロボット調整、医療決定サポートにおけるエージェントAIデプロイメントと対比される。
さらに, 幻覚, 脆性, 創発的行動, 協調障害など, 各パラダイムにおける固有の課題について検討し, 適応ループ, 検索強化生成(RAG), 自動化調整層, 因果モデリングなどのターゲットソリューションを提案する。
この作業は、堅牢でスケーラブルで説明可能なAI駆動システムを開発するためのロードマップを提供することを目的としている。
関連論文リスト
- Towards 6G Native-AI Edge Networks: A Semantic-Aware and Agentic Intelligence Paradigm [85.7583231789615]
6Gはインテリジェンスをネイティブネットワークの能力として位置づけ、無線アクセスネットワーク(RAN)の設計を変革する
このビジョンの中では、セマンティック・ネイティブのコミュニケーションとエージェント・インテリジェンスが中心的な役割を果たすことが期待されている。
エージェントインテリジェンスは、RANエンティティに目標駆動の自律性、推論、計画、マルチエージェントコラボレーションを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-04T03:09:33Z) - Agentic AI for Mobile Network RAN Management and Optimization [0.0]
エージェントAIは、大型AIモデル(LAM)を使用して複雑なシステムを自動化するための新しいパラダイムである。
本稿では,従来のエージェントからエージェントAIへの進化をたどることで,5Gおよび6GネットワークにおけるエージェントAIの継続的な研究に貢献する。
コアデザインパターン(リフレクション、計画、ツールの使用、マルチエージェントのコラボレーション)が説明され、インテリジェントな振る舞いがどのように編成されているかが説明されます。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-04T12:34:57Z) - From Agentification to Self-Evolving Agentic AI for Wireless Networks: Concepts, Approaches, and Future Research Directions [70.72279728350763]
自律進化型エージェント人工知能(AI)は、将来の無線システムに新しいパラダイムを提供する。
静的AIモデルとは異なり、自己進化エージェントは、モデルやツールを更新し、環境ダイナミクスに対応する自律進化サイクルを組み込む。
本稿では,自己進化型エージェントAIの概要を概説し,その階層化アーキテクチャ,ライフサイクル,鍵となる技術について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-07T05:45:25Z) - A Comprehensive Review of AI Agents: Transforming Possibilities in Technology and Beyond [3.96715377510494]
Reviewは、次世代のAIエージェントシステムを、より堅牢で適応性があり、信頼できる自律的知性へと導くことを目指している。
認知科学に触発されたモデル、階層的強化学習フレームワーク、および大規模言語モデルに基づく推論から洞察を合成する。
我々は、これらのエージェントを現実世界のシナリオに展開する際の倫理的、安全性、解釈可能性に関する懸念について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-16T07:38:45Z) - Agentic AI Frameworks: Architectures, Protocols, and Design Challenges [0.0]
人工知能では、人工知能エージェントが目標指向の自律性、文脈推論、動的マルチエージェント調整を示す。
本稿では,CrewAI,LangGraph,AutoGen,Semantic Kernel,Agno,Google ADK,MetaGPTなど,主要なエージェントAIフレームワークの体系的レビューと比較分析を行う。
この分野における重要な制限、新たなトレンド、オープンな課題を特定します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-13T19:16:18Z) - A Comprehensive Survey of Self-Evolving AI Agents: A New Paradigm Bridging Foundation Models and Lifelong Agentic Systems [53.37728204835912]
既存のAIシステムは、デプロイ後も静的な手作業による構成に依存している。
近年,インタラクションデータと環境フィードバックに基づいてエージェントシステムを自動拡張するエージェント進化手法が研究されている。
この調査は、自己進化型AIエージェントの体系的な理解を研究者や実践者に提供することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-10T16:07:32Z) - A Survey of Self-Evolving Agents: On Path to Artificial Super Intelligence [87.08051686357206]
大きな言語モデル(LLM)は強力な能力を示しているが、基本的に静的である。
LLMはますますオープンでインタラクティブな環境にデプロイされているため、この静的な性質は重要なボトルネックとなっている。
この調査は、自己進化エージェントの体系的で包括的なレビューを初めて提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-28T17:59:05Z) - Agentic Web: Weaving the Next Web with AI Agents [109.13815627467514]
大規模言語モデル(LLM)を活用したAIエージェントの出現は、エージェントWebに対する重要な転換点である。
このパラダイムでは、エージェントが直接対話して、ユーザに代わって複雑なタスクを計画、コーディネート、実行します。
本稿では,エージェントWebの理解と構築のための構造化フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-28T17:58:12Z) - Agentic AI in Product Management: A Co-Evolutionary Model [0.0]
本研究では,エージェントAIの製品管理における変革的役割について考察する。
プロダクトライフサイクル全体にわたる統合をガイドする概念的共進化的フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-01T02:32:32Z) - Deep Research Agents: A Systematic Examination And Roadmap [79.04813794804377]
Deep Research (DR) エージェントは複雑な多ターン情報研究タスクに取り組むように設計されている。
本稿では,DRエージェントを構成する基礎技術とアーキテクチャコンポーネントの詳細な分析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-22T16:52:48Z) - TRiSM for Agentic AI: A Review of Trust, Risk, and Security Management in LLM-based Agentic Multi-Agent Systems [2.462408812529728]
本総説では, LLMに基づくエージェントマルチエージェントシステム (AMAS) の文脈における, textbfTrust, Risk, and Security Management (TRiSM) の構造解析について述べる。
まず、エージェントAIの概念的基礎を調べ、従来のAIエージェントとアーキテクチャ的区別を強調します。
次に、説明可能性、モデルOps、セキュリティ、プライバシ、ガバナンスの4つの主要な柱を中心に構成された、エージェントAIのためのAI TRiSMフレームワークを適応して拡張します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-04T16:26:11Z) - Distinguishing Autonomous AI Agents from Collaborative Agentic Systems: A Comprehensive Framework for Understanding Modern Intelligent Architectures [0.0]
大規模言語モデルの出現は、人工知能の2つの異なる相互接続パラダイム、すなわちスタンドアロンAIエージェントと協調エージェントAIエコシステムを触媒した。
本研究は, 運用原則, 構造構成, 配置方法論の体系的解析を通じて, これらのアーキテクチャを識別するための決定的な枠組みを確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-02T08:52:23Z) - Internet of Agents: Fundamentals, Applications, and Challenges [66.44234034282421]
異種エージェント間のシームレスな相互接続、動的発見、協調的なオーケストレーションを可能にする基盤となるフレームワークとして、エージェントのインターネット(IoA)を紹介した。
我々は,機能通知と発見,適応通信プロトコル,動的タスクマッチング,コンセンサスとコンフリクト解決機構,インセンティブモデルなど,IoAの重要な運用イネーラを分析した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-12T02:04:37Z) - From LLM Reasoning to Autonomous AI Agents: A Comprehensive Review [1.4929298667651645]
大規模言語モデルと自律型AIエージェントを評価するベンチマークを2019年から2025年にかけて開発した。
本稿では,知識推論,数学的問題解決,コード生成とソフトウェア工学,事実的根拠と検索,ドメイン固有評価,マルチモーダルおよび具体的タスク,タスクオーケストレーション,インタラクティブアセスメントを対象とする約60のベンチマークの分類法を提案する。
我々は、材料科学、バイオメディカルリサーチ、学術思想、ソフトウェア工学、合成データ生成、数学的問題解決、地理情報システム、マルチメディア、医療、金融における自律型AIエージェントの現実的な応用を提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-28T11:08:22Z) - Advances and Challenges in Foundation Agents: From Brain-Inspired Intelligence to Evolutionary, Collaborative, and Safe Systems [133.45145180645537]
大規模言語モデル(LLM)の出現は、人工知能の変革的シフトを触媒している。
これらのエージェントがAI研究と実践的応用をますます推進するにつれて、その設計、評価、継続的な改善は複雑で多面的な課題を呈している。
この調査は、モジュール化された脳にインスパイアされたアーキテクチャ内でインテリジェントエージェントをフレーミングする、包括的な概要を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-31T18:00:29Z) - Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges [88.3032929492409]
大きな言語モデル(LLM)エージェントは、目標駆動の振る舞いと動的適応能力を持ち、人工知能への重要な経路を示す可能性がある。
本調査は, LLMエージェントシステムを方法論中心の分類法により体系的に分解する。
私たちの作業は、エージェントの構築方法、コラボレーション方法、時間の経過とともにどのように進化するか、という、統一されたアーキテクチャの視点を提供します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-27T12:50:17Z) - Towards Agentic AI Networking in 6G: A Generative Foundation Model-as-Agent Approach [35.05793485239977]
本稿では,AIエージェント間のインタラクション,協調学習,知識伝達を支援する新しいフレームワークであるAgentNetを提案する。
本稿では,デジタルツイン方式の産業自動化とメタバース方式のインフォテインメントシステムという,2つの応用シナリオについて考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-20T00:48:44Z) - AI Agentic workflows and Enterprise APIs: Adapting API architectures for the age of AI agents [0.0]
生成型AIは、自律型AIエージェントの出現を触媒し、エンタープライズコンピューティングインフラストラクチャに対する前例のない課題を提示している。
現在のエンタープライズAPIアーキテクチャは、主に人間主導の事前定義されたインタラクションパターンのために設計されており、インテリジェントエージェントの動的で目標指向の振る舞いをサポートするために、それらを不備にしている。
本研究は,AIエージェントを効果的にサポートするエンタープライズAPIのアーキテクチャ適応を体系的に検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-22T05:55:16Z) - Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。
本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:09:56Z) - The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey [91.71061158000953]
大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AGI)の潜在的な火花と見なされる
まず、エージェントの概念を哲学的起源からAI開発まで追跡し、LLMがエージェントに適した基盤である理由を説明します。
単一エージェントシナリオ,マルチエージェントシナリオ,ヒューマンエージェント協調の3つの側面において,LLMベースのエージェントの広範な応用について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-14T17:12:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。