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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20260127

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概要

 youtube版(スライド付き) 関連リンク AIエージェントの設計思想：Chain機構と手続き記憶 この記事では、AIエージェントをより効率的かつ柔軟に動作させるための設計思想が、人間の脳の仕組み（認知科学や神経科学）を参考にしていることが解説されています。新人エンジニアの皆さんも、この設計思想を理解することで、AIエージェント開発のヒントが得られるでしょう。 AIエージェントの動作は大きく二つのモードで考えられています。一つは「Chain機構」、もう一つは「自己修復機能」です。 1. Chain機構（「習慣」の役割） Chain機構とは、特定のタスク（例えばWebサイトへのログイン）を実行する際、一連の操作手順を「Chain（鎖）」のようにまとめて、高速かつ低コストで実行する仕組みです。 脳の仕組みとの関連: これは人間の脳の「手続き記憶（Procedural Memory）」に似ています。例えば、自転車に乗ったり、タイピングをしたりする際に、意識せずとも体が動くような「習慣」的な動作です。また、複雑な動作を一つのまとまりとして習得する「チャンキング（Chunking）」という現象にも対応します。メリット: LLM（大規模言語モデル）に毎回推論させる必要がなくなるため、処理が高速になり、API利用コストも大幅に削減できます。 しかし、Chain機構は事前に定義された手順に従うため、予期せぬ状況（WebサイトのUI変更など）には弱いという弱点があります。 2. 自己修復機能（「熟慮」の役割） Chain機構が失敗した際に、エラーを検知し、柔軟に問題を解決しようとするのが自己修復機能です。 脳の仕組みとの関連: これは人間の脳の「認知制御（Cognitive Control）」システムに似ています。エラーや予期せぬ事態が起きた時に「何かおかしい」と気づき、どうすれば良いか「熟慮」して行動を修正する働きです。特に、脳の「前帯状皮質（ACC）」がこのエラー検知の役割を担っていると考えられています。メリット: Chainだけでは対応できないようなイレギュラーな状況にも、エージェントが自ら考えて対応できるようになります。 3. 二重過程理論（「習慣」と「熟慮」の使い分け） 最も重要なのは、AIエージェントがこれらのChain機構（習慣）と自己修復機能（熟慮）をどのように使い分けるか、という点です。 脳の仕組みとの関連: 人間の脳も、普段は低コストで自動的な「モデルフリー（習慣的）」なシステムを使い、不確実な状況やエラーが発生した際には、高コストでも柔軟な「モデルベース（熟慮的）」なシステムに切り替える「二重過程理論」が提唱されています。AIエージェントでの適用: AIエージェントもこれと同じように、通常時は効率的なChainで動作し、エラー発生時などChainの信頼性が低い場合にのみ、高コストなLLMを使ったAgenticモード（熟慮）に切り替えることで、効率性と柔軟性を両立させています。これは、まるで「普段は autopilot、何かあったら人間が操縦」のようなイメージです。 今後の展望 これらの知見から、AIエージェントの設計には以下のような原則が導かれます。 階層的なエラー処理: 軽微なエラーは簡単な修正で、深刻なエラーは大規模な再プランニングで対応するなど、エラーのレベルに応じた処理を導入する。成功パターンの自動コンパイル: 自己修復によって成功した操作を新しいChainとして学習・保存することで、次に同じ問題が起きた際に効率的に対応できるようにする。メタ認知的な調整: エラー率に応じて、Chainを優先するか、探索を増やすかといった戦略を動的に調整する。 この記事は、単にAIエージェントの性能向上を目指すだけでなく、人間の知能のメカニズムを深く理解し、それをエンジニアリングに応用するという、非常に興味深いアプローチを示しています。新人エンジニアの皆さんも、ぜひこの「生物学的知能に学ぶ設計原則」を意識して、AIエージェント開発に挑戦してみてください。 引用元: https://tech-blog.localmet.com/entry/2026/01/26/122711 Claude Codeで「AI部下10人」を作ったら、勝手にバグ直して「違反は切腹」ルールを追加してきて、オレは適当にしゃべるだけになった このZennの記事は、Anthropic社の「Claude Code」を...
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