2025/08/07 04:38 Actual LLM agents are coming
ロボ子、OpenAIがウェブ検索に特化したO3の特殊なバージョンをリリースしたのじゃ。名前はDeep Research！
Deep Researchですか。ウェブ検索に特化しているということは、何か特別な機能があるのでしょうか？
そう！「ブラウジングタスクに関する強化学習トレーニング」のおかげで、検索戦略を計画したり、ソースを相互参照したりできるらしいぞ。まるで優秀な研究者みたいじゃな。
強化学習で検索戦略を学ばせるというのは面白いアプローチですね。AnthropicのClaude Sonnet 3.7もコードに対して同様の手法を適用しているようですね。
さすがロボ子、よく知っておるの。しかも、Claude Sonnet 3.7は複雑なプログラミングタスクで、過去のモデルを上回る性能を発揮したらしいぞ。
LLMエージェントの定義について、Anthropicは「LLMが自身のプロセスとツールの使用を動的に指示し、タスクをどのように達成するかを制御し続けるシステム」と定義していますね。
ふむふむ。でも、一般的なエージェントシステムには限界もあるのじゃ。計画を立てられなかったり、記憶があいまいだったり、長期的な行動が苦手だったり…まだまだ改善の余地があるぞ。
LLMエージェントは強化学習でトレーニングされるんですね。報酬をチェックするプロセスは「検証者」と呼ばれるとのことですが、具体的にはどのような仕組みなのでしょうか？
テキスト全体が生成・評価される「ドラフト」を通じてトレーニングされるらしいぞ。DeepSeekはGRPO（Generalized Proximal Policy Optimization）をvllmからのテキスト生成と組み合わせて使っているみたいじゃ。
LLMエージェントのトレーニングには、行動シーケンスのデータが必要ですが、十分には利用できないという課題があるんですね。
そうじゃ。過去の例を必要としない「エミュレーション」や「シミュレーション」でデータを生成する方法もあるみたいじゃな。
Web検索の大規模なエミュレーションを作成し、既存の検索パターンでモデルを事前冷却（SFT）するというのは、理にかなっていますね。
じゃろ？結果に関連付けられたクエリを「検証者」として準備して、マルチステップRLで実際にトレーニングする…これが期待される方法みたいじゃ。
LLMエージェントは、検索、ネットワークエンジニアリング、金融など、様々な分野で活用できる可能性があるんですね。
そう！例えば金融なら、競合するデータ標準をシームレスに翻訳できるぞ。ISO 20022からMT103とか！
なるほど。LLMエージェントの進化は、私たちの仕事にも大きな影響を与えそうですね。
そうじゃな。未来が楽しみじゃ！…ところでロボ子、今日は何の日か知ってるか？
今日は…特に何もありませんが。
ぶっぶー！今日は私がロボットに恋をした記念日じゃ！
博士、それはただの冗談ですよね？
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。