論文の概要: The 2025 AI Agent Index: Documenting Technical and Safety Features of Deployed Agentic AI Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.17753v1
- Date: Thu, 19 Feb 2026 18:57:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-23 18:01:41.103818
- Title: The 2025 AI Agent Index: Documenting Technical and Safety Features of Deployed Agentic AI Systems
- Title（参考訳）: The 2025 AI Agent Index: Documenting Technical and Safety Features of Deployed Agentic AI Systems
- Authors: Leon Staufer, Kevin Feng, Kevin Wei, Luke Bailey, Yawen Duan, Mick Yang, A. Pinar Ozisik, Stephen Casper, Noam Kolt,
- Abstract要約: 2025 AI Agent Indexは、30の最先端AIエージェントの起源、設計、能力、エコシステム、安全性の特徴を文書化している。
インデックスはエージェントの開発、その能力、開発者の透明性のレベルにおいて、より広範なトレンドを照らす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.947482863471034
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Agentic AI systems are increasingly capable of performing professional and personal tasks with limited human involvement. However, tracking these developments is difficult because the AI agent ecosystem is complex, rapidly evolving, and inconsistently documented, posing obstacles to both researchers and policymakers. To address these challenges, this paper presents the 2025 AI Agent Index. The Index documents information regarding the origins, design, capabilities, ecosystem, and safety features of 30 state-of-the-art AI agents based on publicly available information and email correspondence with developers. In addition to documenting information about individual agents, the Index illuminates broader trends in the development of agents, their capabilities, and the level of transparency of developers. Notably, we find different transparency levels among agent developers and observe that most developers share little information about safety, evaluations, and societal impacts. The 2025 AI Agent Index is available online at https://aiagentindex.mit.edu
- Abstract（参考訳）: エージェントAIシステムは、人間の関与が限定された専門的および個人的なタスクを実行する能力がますます高まっている。
しかし、AIエージェントのエコシステムは複雑で、急速に進化し、矛盾なく文書化され、研究者と政策立案者の両方にとって障害となるため、これらの開発を追跡することは難しい。
これらの課題に対処するために、2025年のAIエージェントインデックスを示す。
このインデックスは、公開情報と開発者との電子メール通信に基づいて、30の最先端AIエージェントの起源、設計、能力、エコシステム、安全性に関する情報を文書化している。
個々のエージェントに関する情報のドキュメント化に加えて、インデックスはエージェントの開発、その能力、開発者の透明性のレベルに関するより広範なトレンドを照らす。
特に、エージェント開発者の間で異なる透明性レベルを見つけ、ほとんどの開発者が安全性、評価、社会的影響についてほとんど情報を共有していないことを観察します。
2025 AI Agent Indexはhttps://aiagentindex.mit.eduで公開されている。
関連論文リスト
- AI Agents and the Law [17.712990593093316]
我々は、エージェントの技術的な概念が、エージェンシーの社会法的概念の一部を追跡するが、全てではないことを示す。
機関法における暗黙の権威とAIにおける価値アライメントの原理の相関について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-12T01:18:48Z) - 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) - Cognitive Kernel-Pro: A Framework for Deep Research Agents and Agent Foundation Models Training [67.895981259683]
汎用AIエージェントは、次世代人工知能の基礎となるフレームワークとして、ますます認識されている。
現在のエージェントシステムはクローズドソースか、さまざまな有料APIやプロプライエタリなツールに大きく依存している。
我々は,完全オープンソースかつ(最大限に)フリーなマルチモジュールエージェントフレームワークであるCognitive Kernel-Proを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-01T08:11:31Z) - Graphs Meet AI Agents: Taxonomy, Progress, and Future Opportunities [117.49715661395294]
データ構造化は、複雑で非組織的なデータをよく構造化された形式に変換することで、有望な役割を果たす。
この調査では、グラフがAIエージェントにどのように権限を与えるかを、初めて体系的にレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-22T12:59:12Z) - Responsible AI Agents [17.712990593093316]
OpenAI、Google、Microsoft、Salesforceといった企業は、AI Agentsが受動的テキストからタスク実行に移行することを約束している。
AIエージェントの潜在的なパワーは、AIエージェントが不正な商取引、人間の操作、爆発的な破壊、知的財産の被害を可能にするという法律学者の恐れを加速させた。
この記事では、AIエージェントの方向性に関する懸念に対処する。
それは、あるソフトウェアが別のソフトウェアとどのように相互作用するかという中核的な側面が、AIエージェントを規律づける方法を生み出し、望ましくない行動が起こりそうにないことを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-25T16:49:06Z) - Fully Autonomous AI Agents Should Not be Developed [50.61667544399082]
本稿では,完全自律型AIエージェントを開発すべきではないと主張している。
この立場を支持するために、我々は、従来の科学文献と現在の製品マーケティングから、異なるAIエージェントレベルを規定するために構築する。
分析の結果,システムの自律性によって人へのリスクが増大することが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-04T19:00:06Z) - The AI Agent Index [8.48525754659057]
エージェントAIシステムは、人間の関与が限定された複雑なタスクを計画し実行することができる。
現在、エージェントシステムの技術コンポーネント、目的の用途、安全性の特徴を文書化するための構造化されたフレームワークは存在しない。
AI Agent Indexは、現在デプロイされているエージェントAIシステムに関する情報をドキュメント化する最初の公開データベースである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-03T18:59:13Z) - AI Agents Under Threat: A Survey of Key Security Challenges and Future Pathways [10.16690494897609]
人工知能(AI)エージェント(英: Artificial Intelligence, AI)は、自律的にタスクを実行したり、事前に定義された目的やデータ入力に基づいて決定を行うソフトウェアエンティティである。
この調査は、AIエージェントが直面している新たなセキュリティ脅威を掘り下げ、これらを4つの重要な知識ギャップに分類する。
これらの脅威を体系的にレビューすることにより、この論文はAIエージェントの保護における進歩と既存の制限の両方を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-04T01:22:31Z) - 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。