論文の概要: Is the `Agent' Paradigm a Limiting Framework for Next-Generation Intelligent Systems?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10875v1
• Date: Sat, 13 Sep 2025 16:11:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.827245
• Title: Is the `Agent' Paradigm a Limiting Framework for Next-Generation Intelligent Systems?
• Title（参考訳）: Agent"パラダイムは次世代インテリジェントシステムのための制限フレームワークか?
• Authors: Jesse Gardner, Vladimir A. Baulin,
• Abstract要約: エージェント」の概念は人工知能(AI)の研究を深く形作っている。 本稿では,エージェント中心パラダイムの必要性と最適性を再評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The concept of the 'agent' has profoundly shaped Artificial Intelligence (AI) research, guiding development from foundational theories to contemporary applications like Large Language Model (LLM)-based systems. This paper critically re-evaluates the necessity and optimality of this agent-centric paradigm. We argue that its persistent conceptual ambiguities and inherent anthropocentric biases may represent a limiting framework. We distinguish between agentic systems (AI inspired by agency, often semi-autonomous, e.g., LLM-based agents), agential systems (fully autonomous, self-producing systems, currently only biological), and non-agentic systems (tools without the impression of agency). Our analysis, based on a systematic review of relevant literature, deconstructs the agent paradigm across various AI frameworks, highlighting challenges in defining and measuring properties like autonomy and goal-directedness. We argue that the 'agentic' framing of many AI systems, while heuristically useful, can be misleading and may obscure the underlying computational mechanisms, particularly in Large Language Models (LLMs). As an alternative, we propose a shift in focus towards frameworks grounded in system-level dynamics, world modeling, and material intelligence. We conclude that investigating non-agentic and systemic frameworks, inspired by complex systems, biology, and unconventional computing, is essential for advancing towards robust, scalable, and potentially non-anthropomorphic forms of general intelligence. This requires not only new architectures but also a fundamental reconsideration of our understanding of intelligence itself, moving beyond the agent metaphor.
• Abstract（参考訳）: エージェント」の概念は、基礎理論からLarge Language Model(LLM)ベースのシステムのような現代的応用への発展を導く、人工知能(AI)の研究を深く形作っている。 本稿では,エージェント中心パラダイムの必要性と最適性を再評価する。 我々は、その持続的な概念的曖昧さと人間中心の偏見は制限的枠組みを表していると論じる。 我々はエージェントシステム(エージェントにインスパイアされたAI、しばしば半自律的、LLMベースのエージェント)、エージェントシステム(主に自律的、自己生成型、現在生物学的にのみ)、非エージェントシステム(エージェントの印象のないツール)を区別する。 我々の分析は、関連する文献の体系的なレビューに基づいて、エージェントパラダイムをさまざまなAIフレームワークで分解し、自律性やゴール指向性といった特性を定義し測定する上での課題を強調します。 我々は、多くのAIシステムの「エージェント」フレーミングは、ヒューリスティックに有用であるが、誤解を招く可能性があり、特にLarge Language Models(LLMs)において基礎となる計算メカニズムを曖昧にする可能性があると論じる。 代替として、システムレベルのダイナミクス、世界モデリング、マテリアルインテリジェンスに基づくフレームワークに焦点を移すことを提案する。 我々は、複雑なシステム、生物学、そして非伝統的なコンピューティングにインスパイアされた非エージェント的および体系的なフレームワークを調査することは、堅牢でスケーラブルで、潜在的に非人為的な汎用知性へと進む上で不可欠である、と結論付けている。 これは新しいアーキテクチャだけでなく、エージェントのメタファーを超えて、インテリジェンス自体の理解を根本的に再考する必要があります。

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