エージェント的AIの適応

要旨

最先端のエージェント型AIシステムは、計画立案、推論、外部ツールとの連携を可能に適応された基盤モデルを基盤として構築されている。これらのシステムが能力と適用範囲を拡大するにつれ、適応は性能、信頼性、一般化を向上させる中心的なメカニズムとなっている。本論文では、急速に拡大する研究領域を、エージェント適応とツール適応の両方を包含する体系的フレームワークへと統合する。さらに、これらを「ツール実行シグナル型」と「エージェント出力シグナル型」のエージェント適応、ならびに「エージェント非依存型」と「エージェント監督型」のツール適応に分解する。本フレームワークが、エージェント型AIにおける適応戦略の設計空間を明確化し、トレードオフを明示し、システム設計時に戦略を選択または切り替える実践的指針を提供することを示す。次に、各カテゴリにおける代表的手法を検討し、その強みと限界を分析し、主要な未解決課題と将来の機会を提示する。全体として、本論文は、より高機能で効率的かつ信頼性の高いエージェント型AIシステムの構築を目指す研究者と実務家に対して、概念的基盤と実践的なロードマップを提供することを目的とする。

English

Cutting-edge agentic AI systems are built on foundation models that can be adapted to plan, reason, and interact with external tools to perform increasingly complex and specialized tasks. As these systems grow in capability and scope, adaptation becomes a central mechanism for improving performance, reliability, and generalization. In this paper, we unify the rapidly expanding research landscape into a systematic framework that spans both agent adaptations and tool adaptations. We further decompose these into tool-execution-signaled and agent-output-signaled forms of agent adaptation, as well as agent-agnostic and agent-supervised forms of tool adaptation. We demonstrate that this framework helps clarify the design space of adaptation strategies in agentic AI, makes their trade-offs explicit, and provides practical guidance for selecting or switching among strategies during system design. We then review the representative approaches in each category, analyze their strengths and limitations, and highlight key open challenges and future opportunities. Overall, this paper aims to offer a conceptual foundation and practical roadmap for researchers and practitioners seeking to build more capable, efficient, and reliable agentic AI systems.

エージェント的AIの適応

Adaptation of Agentic AI

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