論文の概要: AI Agents and Agentic AI-Navigating a Plethora of Concepts for Future Manufacturing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01376v1
• Date: Wed, 02 Jul 2025 05:31:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:23:00.058538
• Title: AI Agents and Agentic AI-Navigating a Plethora of Concepts for Future Manufacturing
• Title（参考訳）: AIエージェントとエージェントAI
• Authors: Yinwang Ren, Yangyang Liu, Tang Ji, Xun Xu,
• Abstract要約: AIエージェントは、動的環境の中で知覚、理性、行動するように設計された自律システムである。 LLM、MLLM、エージェントAIは、情報処理、環境認識、自律的な意思決定におけるAIの能力の拡大に貢献している。 この研究は、AIとAIエージェント技術の進化を体系的にレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.195356684218691
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI agents are autonomous systems designed to perceive, reason, and act within dynamic environments. With the rapid advancements in generative AI (GenAI), large language models (LLMs) and multimodal large language models (MLLMs) have significantly improved AI agents' capabilities in semantic comprehension, complex reasoning, and autonomous decision-making. At the same time, the rise of Agentic AI highlights adaptability and goal-directed autonomy in dynamic and complex environments. LLMs-based AI Agents (LLM-Agents), MLLMs-based AI Agents (MLLM-Agents), and Agentic AI contribute to expanding AI's capabilities in information processing, environmental perception, and autonomous decision-making, opening new avenues for smart manufacturing. However, the definitions, capability boundaries, and practical applications of these emerging AI paradigms in smart manufacturing remain unclear. To address this gap, this study systematically reviews the evolution of AI and AI agent technologies, examines the core concepts and technological advancements of LLM-Agents, MLLM-Agents, and Agentic AI, and explores their potential applications in and integration into manufacturing, along with the potential challenges they may face.
• Abstract（参考訳）: AIエージェントは、動的環境の中で知覚、理性、行動するように設計された自律システムである。 ジェネレーティブAI(GenAI)の急速な進歩により、大言語モデル(LLM)と多モーダル大言語モデル(MLLM)は、意味理解、複雑な推論、自律的な意思決定におけるAIエージェントの能力を大幅に改善した。 同時に、エージェントAIの台頭は、動的で複雑な環境における適応性と目標指向の自律性を強調している。 LLMベースのAIエージェント(LLM-Agents)、MLLMベースのAIエージェント(MLLM-Agents)、エージェントAIは、情報処理、環境認識、自律的な意思決定におけるAIの能力を拡大し、スマート製造のための新たな道を開いた。 しかし、スマートマニュファクチャリングにおけるこれらの新興AIパラダイムの定義、能力境界、実践的応用はいまだに不明である。 このギャップに対処するために、この研究は、AIとAIエージェント技術の進化を体系的にレビューし、LLM-Agents、MLLM-Agents、Agentic AIの中核となる概念と技術の進歩を調べ、それらが直面する潜在的な課題とともに、製造への潜在的な応用と統合について検討する。

関連論文リスト

• AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges [0.36868085124383626]
  この研究はAIエージェントとエージェントAIを区別し、構造化された概念分類、アプリケーションマッピング、課題分析を提供する。 ジェネレーティブAIは前駆体として位置づけられており、AIエージェントはツールの統合、エンジニアリングの促進、推論の強化を通じて前進している。 エージェントAIシステムは、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、オーケストレーション自律性によって特徴付けられるパラダイムシフトを表している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-15T16:21:33Z)
• Multi-agent Embodied AI: Advances and Future Directions [46.23631919950584]
  エンボディード人工知能(Embodied AI)は、インテリジェントな時代における先進技術の適用において重要な役割を担っている。 本稿では,研究の現状を概観し,重要な貢献を分析し,課題と今後の方向性を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-08T10:13:53Z)
• TheAgentCompany: Benchmarking LLM Agents on Consequential Real World Tasks [52.46737975742287]
  我々は、デジタルワーカーと同じような方法で世界と対話するAIエージェントを評価するためのベンチマークであるTheAgentCompanyを紹介する。 最も競争力のあるエージェントは、タスクの30%を自律的に完了させることができる。 これは、実際の職場の設定でLMエージェントをシミュレートすることで、タスク自動化に関する微妙な絵を描く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-18T18:55:40Z)
• 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。