# AIエージェント研究レビュー（2023〜2025）

## 主要論文の概要と評価

### 1. Generative Agents

-   LLM＋長期メモリ＋反省に基づき、人間らしい社会行動を生成。
-   小規模の町シミュレーションで自然な社会的振る舞いが観察。
-   **課題**：評価指標、安全性、長期一貫性。

### 2. Voyager

-   Minecraft環境で自律学習するエージェント。
-   自動カリキュラムとスキルライブラリを形成し継続学習。
-   **課題**：現実世界への転移、探索の制御。

### 3. Reflexion

-   自然言語による自己反省（verbal RL）でタスク性能を改善。
-   コード生成などで大幅な性能向上。
-   **課題**：反省文の冗長化、長期計画性。

### 4. Toolformer

-   LLMがツール利用を自己学習するフレームワーク。
-   小さなモデルでも外部APIで高性能化。
-   **課題**：安全なツール利用、未知ツールの適応。

### 5. MM-REACT

-   ChatGPTを中核として複数の視覚モデルを連携。
-   マルチモーダル推論とツール選択。
-   **課題**：評価手法の不足、遅延・コスト。

### 6. AutoGen

-   マルチエージェント会話フレームワーク。
-   複数エージェントの役割分担で複雑タスクを解決。
-   **課題**：スケール時の混線、安全性管理。

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## 研究トレンド

### A. LLM＋メモリ＋自己改善

### B. ツール利用・マルチモーダル対応

### C. マルチエージェント化・社会シミュレーション

### D. 産業応用（交通、意思決定支援など）

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## 今後の発展可能性

-   長期的・自律的エージェントの一貫性と安全性
-   世界モデル統合による高度な意思決定
-   評価ベンチマークの標準化
-   産業でのLLMマルチエージェント活用の普及
