自律エージェントとは何ですか？

自律エージェントは、環境内で特定の目標を達成するための機能を実行します。 高度なロボット工学、人工生命の例、コンピューターウイルスのように、一部のコンピュータープログラムは自律エージェントとして機能します。 多数の研究者がこの分野で仕事を行い、エージェントとその潜在的な能力、およびアプリケーションのより深い理解を深めています。 業界誌や年次会議は、人々が情報や研究成果を共有できるようにするための交換手段を提供します。

自律エージェントとコンピュータープログラムを区別するのは難しい場合があります。 場合によっては、重複があり、定義の線がぼやけることがあります。 一般に、エージェントが推論を使用してシステムとやり取りできる必要があります。 これには、情報を感知し、処理し、場合によっては操作する機能が含まれます。 自律エージェントは、特定の目標を達成するために意図的に動作する必要もあります。

ソフトウェアの自律エージェントの例は、サプライチェーン管理プログラムのようなものです。 このプログラムは、サプライチェーンの側面に注目し、サプライ品の注文と移動、要員のスケジューリング、トラックのリクエストなどの活動に従事できます。 これらの活動はすべて、サプライチェーンを組織的な方法で動かすという大きな目標を促進します。 これは、単純に反応できる自動システムとは異なります。 たとえば、プログラミングのトリガーに応じて、工場が少なくなり始めたときに新しいサプライ品を注文します。

複数のエージェントが単一のシステム内で動作し、相互に協力的または独立している場合があります。 ロボット工学では、自律エージェントの相互作用が重要になる場合があります。 センサーを使用して、環境からの視覚入力、音声、およびその他の入力を取得できます。 この情報をシステム全体で調整して、アイテムの把握や操作などのタスクを完了できます。 また、システムは経験から学び、より洗練された機能を開発し、目標を達成するために互いに連携することができます。

この研究への応用は、人工生命、複雑なロボット工学の開発、高度なコンピュータープログラムなどの分野で特に重要です。 真に自律的なエージェントは、プログラマや他のユーティリティのような外部ソースからの指示を必要とせず、複雑なタスクを引き受けることができます。 このような性質の自動化により、プログラムは労働者を巻き込むことなく効果的に活動を完了することができるため、労働者の時間を節約できます。 たとえば、自動化された医療費請求は、経験豊富なスタッフがこのタスクを処理する必要なく、請求書と文書を生成します。