AIエージェントとは何ですか？

人工知能（AI）のコンテキストにおけるエージェントとは、環境を認識し、意思決定を行い、特定の目標を達成するために行動する自律的なエンティティを指します。AIエージェントは、問題を解決し、プロセスを最適化し、タスクを実行するために独立してまたは他のエージェントや人間と協力して設計されています。エージェントの概念は、AI研究と開発の初期から基本的な側面となっています。

カテゴリ名}の上位10のAIツールは何ですか？AgentのAIツールは？

	コア機能	使用方法
Promptly	ジェネレーティブAIアプリのビルダー AIエージェントの作成データの統合	人気のあるLLMsから選び、任意の形式でデータを追加し、データの検索からオンラインフォームの入力までAIエージェントを使用する
Voiceflow	エージェント設計プラットフォーム：パワフルなローコードツールでエージェントを構築ナレッジベース：データを使用してエージェントをトレーニングシェア可能なプロトタイプ：エージェントのプロトタイプを作成して共有デベロッパーハンドオフ：エージェントの設計をデベロッパーに引き渡す NLU統合：NLUワークフローを接続テンプレート：無料のテンプレートを利用して始めるアナリティクス：エージェントのパフォーマンスを把握し改善	Voiceflowを使用するには、まずプラットフォームにサインアップしてログインします。その後、ローコードツールを利用してAIエージェントを構築し、会話ダイアログの進行、プロトタイプの作成をデザインします。また、プラットフォームはカスタムデータセットを用いてエージェントをトレーニングするためのナレッジベースも提供しています。構築とテストが完了した後、チームはVoiceflowのAPIを使用してAIエージェントをローンチしたり、ウェブサイトやインターフェースに埋め込んだりすることができます。さらに、Voiceflowはエージェントのパフォーマンスを把握し改善するためのアナリティクスも提供しています。
Glassix	統一された受信トレイメッセージングチャンネルチャットボット＆会話型AI チャンネルをまたいだ連続性顧客の会話履歴豊富なメディア＆大容量ファイル共有ビジュアルチャットボットビルダーチャンネルをまたいだチャットボットフロー会話型AIと連携したチャットボットリアルタイムエージェント接続	Glassixでビジネスのすべての会話を管理します。チャンネルとチャットボットの統一された受信トレイ。会話を適格なエージェントに動的に割り当て、スケールで効果的なトリアージを提供するためにルーティングルールをカスタマイズします。完全なオムニチャネル体験のために、チャンネルと部門をまたいで会話の継続性を維持します。ビデオ、画像、音声メモ、デジタル署名付きドキュメントなどを共有します。Glassixのビジュアルチャットボットビルダーを活用して、会話型AIと連携した自動フローを設計し、ワンクリックですべてのチャンネルに同時に展開します。
CodeGPT	CodeGPTは、コーディングチャットアシスタント、コンテキスト管理、AIエージェントの作成、GitHubリポジトリの同期、カスタムAIソリューションの開発のためのAPIアクセスを提供しています。	CodeGPTを使用するには、まずウェブサイトでアカウントを作成してください。ログイン後、コーディングチャットアシスタントにアクセスしたり、コンテキスト管理を利用したり、AIエージェントを作成したり、GitHubリポジトリと同期したり、カスタムAIソリューションを構築するためのAPIにアクセスしたりできます。
Verloop.io	会話型AIチャットボット自動化されたサポートコール会話型インテリジェンスのレポートと分析エージェント支援ツール複数のチャネルの統合業界固有のソリューション	Verloop.ioを使用するには、まずウェブサイトでアカウントを登録します。登録後、チャットボットをカスタマイズし、顧客の問い合わせに応えたり、サポートコールを自動化したりすることができます。
Serviceaide	包括的なサービス管理ソリューション AIベースの仮想エージェント変更管理や資産管理のための高度なソリューション自動化と解決のための機械学習と自然言語処理複雑な変更要件のための強化されたワークフローすべての変更要求の中央リポジトリリスクとダウンタイムの最小化コンプライアンスレポートの処理	Serviceaideを使用するには、まず当社のウェブサイトでアカウントにサインアップしてください。ログインしたら、私たちが提供するさまざまなソリューションと製品を探索することができます。教育、エネルギー・ユーティリティ、金融サービス、政府、医療、またはテクノロジーソリューションなど、ビジネスの特定のニーズに合わせてサービス管理プラットフォームをカスタマイズすることができます。
Kyligence Copilot	チャットによる自動原因分析オフトラックなビジネスの特定とアクションの実行簡単なメトリックの検索と分析データに組み込むことができるAI Copilot	Kyligence Copilotを使用するには、次の手順に従ってください： 1. 安全なプラットフォームにデータをアップロードします。 2. 独自のビジネスメトリックを定義します。 3. Copilotのチャットインターフェースを使用して、データと対話を開始します。
Momen AI	Native SEO with precise controls Master Momen with step-by-step guidance Engage and receive hands-on support from the community Build AI-powered apps with your business data	Get started with Momen AI by using the provided resources and building AI-powered apps.
テロズ	インバウンド・アウトバウンドコールセンター自動コールディストリビュータ（ACD）オートダイヤラ CRM統合オムニチャネルコミュニケーションライブチャットカスタマージャーニーマネージメントナレッジベースセンチメント分析統一エージェントデスクトップオムニチャネルチケッティング対話型AI（ボイスボットとチャットボット）クラウドコンタクトセンターソリューション	テロズを使用するには、ビジネスは彼らのクラウドコンタクトセンターソリューションにサインアップし、自分のニーズに合った機能を選択します。顧客との対話を管理し、さまざまなチャネルを通じてコミュニケーションを行い、自動化とAIを使用し、分析から洞察を得ることができます。テロズはまた、人気のあるCRMプラットフォームとの統合も提供しています。
成長エージェンシーResonate	ハブスポットのオンボーディング CMS開発ハブスポットの統合と実装 AIパワードのハブスポットワークフローとチャットフロー SaaSファネルハブスポットウェブサイトハブスポットマイグレーション	ランディングページのURLを入力するだけで、プロフェッショナルなLinkedIn広告を作成し、即座に広告コピーを取得できます。

Agentの主な特徴

自律性

エージェントは定期的な人間の監視なしに独立して動作できる。

知覚

エージェントはセンサーやデータ入力を通じて環境に関する情報を収集できる。

意思決定

エージェントは情報を処理し、目標や制約に基づいて決定を下すことができる。

行動

エージェントは環境に影響を与えるために、決定に基づいてアクションやタスクを実行できる。

学習

一部のエージェントは、機械学習技術を通じて時間とともにパフォーマンスを向上させることができる。

Agentは何ができるのか？

製造：エージェントは工場での生産スケジュールの最適化、ロボットの制御、品質の監視を行うことができます。

金融：エージェントは市場データを分析し、取引の決定を行い、不正行為を検出することができます。

医療：エージェントは医学診断、新薬発見、患者のモニタリングを支援することができます。

交通：エージェントは経路の最適化、自律車両の制御、交通流の管理を行うことができます。

Agent Review

AIエージェントのユーザーレビューは、特定のアプリケーションや実装によって異なります。一般的に、ユーザーは仮想アシスタント、レコメンデーションシステム、カスタマーサポートなどのタスクで提供される便利さと効率を評価しています。ただし、一部のユーザーは、エージェントによって行われる意思決定に対する懸念、プライバシー、データセキュリティ、バイアスや誤った意思決定の可能性などを表明しています。エージェントを展開する開発者や企業は、透明性、公正性、ユーザー信頼を重視し、ポジティブなユーザーエクスペリエンスを確保する必要があります。

Agentはどのような人に適していますか？

AppleのSiriやAmazonのAlexaなどの仮想アシスタントエージェントが、自然な言語でユーザーとやり取りして質問に答えたり、リマインダーを設定したり、スマートホームデバイスを制御したりする。

eコマースプラットフォームでのレコメンデーションエージェントは、ユーザーの閲覧履歴や購入履歴に基づいて製品を提案する。

企業のウェブサイトでカスタマーサポートを提供し、よくある質問に答えるチャットボットエージェント。

Agentはどのように機能しますか？

AIエージェントを実装するために、開発者は通常、次の手順に従います。 1. エージェントの目標、制約、パフォーマンスメトリクスを定義する。 2. エージェントのアーキテクチャを設計する。これには認識、意思決定、アクションのコンポーネントが含まれる。 3. Python、Java、または専門のエージェント指向プラットフォームなど、AI開発に適したプログラミング言語やフレームワークを使用してエージェントを実装する。 4. 関連データと機械学習アルゴリズムを使用してエージェントをトレーニングする（該当する場合）。 5. シミュレートされた環境または実世界の環境で、エージェントのパフォーマンスをテストして評価する。 6. エージェントを展開し、必要に応じて行動を監視し調整する。