論文の概要: The Path Ahead for Agentic AI: Challenges and Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02749v1
- Date: Tue, 06 Jan 2026 06:31:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-07 17:02:12.828726
- Title: The Path Ahead for Agentic AI: Challenges and Opportunities
- Title（参考訳）: エージェントAIの道 - 挑戦と機会
- Authors: Nadia Sibai, Yara Ahmed, Serry Sibaee, Sawsan AlHalawani, Adel Ammar, Wadii Boulila,
- Abstract要約: この章では、複雑な環境で自律的に動作するエージェントAIシステムの出現について考察する。
我々は、統計モデルからトランスフォーマーベースのシステムへのアーキテクチャの進歩を辿り、エージェントの振る舞いを可能にする能力を識別する。
既存の調査とは異なり、私たちは、言語理解から自律的な行動へのアーキテクチャの移行に注目し、デプロイ前に解決しなければならない技術的ギャップを強調します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.52683540940001
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The evolution of Large Language Models (LLMs) from passive text generators to autonomous, goal-driven systems represents a fundamental shift in artificial intelligence. This chapter examines the emergence of agentic AI systems that integrate planning, memory, tool use, and iterative reasoning to operate autonomously in complex environments. We trace the architectural progression from statistical models to transformer-based systems, identifying capabilities that enable agentic behavior: long-range reasoning, contextual awareness, and adaptive decision-making. The chapter provides three contributions: (1) a synthesis of how LLM capabilities extend toward agency through reasoning-action-reflection loops; (2) an integrative framework describing core components perception, memory, planning, and tool execution that bridge LLMs with autonomous behavior; (3) a critical assessment of applications and persistent challenges in safety, alignment, reliability, and sustainability. Unlike existing surveys, we focus on the architectural transition from language understanding to autonomous action, emphasizing the technical gaps that must be resolved before deployment. We identify critical research priorities, including verifiable planning, scalable multi-agent coordination, persistent memory architectures, and governance frameworks. Responsible advancement requires simultaneous progress in technical robustness, interpretability, and ethical safeguards to realize potential while mitigating risks of misalignment and unintended consequences.
- Abstract（参考訳）: 受動的テキストジェネレータから自律的目標駆動システムへの大規模言語モデル(LLM)の進化は、人工知能の根本的な変化を表している。
この章では、複雑な環境で自律的に動作するための計画、メモリ、ツールの使用、反復推論を統合するエージェントAIシステムの出現について検討する。
我々は、統計的モデルからトランスフォーマーベースのシステムへのアーキテクチャの進歩をトレースし、長距離推論、文脈認識、適応的意思決定といったエージェント的行動を可能にする能力を識別する。
この章は、(1)推論・行動・反射ループを通してLCM機能をエージェンシーにどのように拡張するかの合成、(2)LLMを自律的行動でブリッジするコアコンポーネントの知覚、記憶、計画、ツール実行を記述する統合的フレームワーク、(3)安全性、アライメント、信頼性、持続可能性におけるアプリケーションの批判的評価、といった3つの貢献を提供する。
既存の調査とは異なり、私たちは、言語理解から自律的な行動へのアーキテクチャの移行に注目し、デプロイ前に解決しなければならない技術的ギャップを強調します。
検証可能な計画、スケーラブルなマルチエージェント調整、永続的なメモリアーキテクチャ、ガバナンスフレームワークなど、重要な研究の優先順位を特定します。
責任ある進歩には、技術的堅牢性、解釈可能性、倫理的保護の同時進行が必要であり、誤認や意図しない結果のリスクを軽減しつつ潜在能力を実現する必要がある。
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