本研究は、企業チーム向けのagentic AIを再構築し、焦点をモデル選択からアーキテクチャの決定へと移します。これには、トレーニング予算の配分、モジュール性の維持、コスト、柔軟性、リスクの間のトレードオフなどの要素を考慮することが含まれます。研究者らは、agentic AIのランドスケープにおいて、エージェント適応とツール適応という2つの主要な側面を特定しました。エージェント適応には、内部パラメータまたはポリシーを更新することにより、agenticシステムを支える基盤モデルの変更が含まれます。

agentic AIの急速な成長により、ツールやフレームワークが急増し、開発者が特定のニーズに最適なオプションを判断することが困難になっています。Agentic AIとは、特定の目標を達成するために自律的な行動が可能なAIシステムを指します。これらのシステムは、多くの場合、大規模言語モデルと計画、記憶、およびツール使用機能を組み合わせています。

このフレームワークは、開発者にとって明確さと方向性を提供し、agentic AIシステムの設計と実装について、より情報に基づいた意思決定を可能にすることが期待されています。研究者らは、フレームワークをその強みと弱みに基づいて分類することにより、開発プロセスを合理化し、さまざまな業界でのagentic AIの採用を加速させることを期待しています。研究者らは、エージェントとツールの適応の間のトレードオフを理解することが、agentic AIシステムのパフォーマンスと効率を最適化するために重要であると示唆しています。