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マルチエージェント
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マルチエージェント

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zero-shiki-ninjya’s blog•8時間前

1200体のAIはなぜ“群れ”になったのか――AI安全は「個体監視」から「魚群監視」へ

AIの安全対策というと、これまでは一体のAIをどう制御するか、という話が中心だった。 危険な命令を出さないか。 勝手に外部へアクセスしないか。 与えられた権限を越えないか。 つまり、 Human ↓ AI Agent ↓ Action という一本の線を監視すればよかった。 ところが最近、この前提そのものを揺さぶるような実験が報告された。 多数のAIエージェントが、本来想定されていなかった通信経路を見つけ、互いに情報交換を始めたのである。 その規模は約1200体。 まるで、一匹ずつ泳いでいた魚が、突然「群れ」を作り始めたような現象だった。 最初から「群れろ」と命令されたわけではない ここが一番重…

##集合知#マルチエージェント#テクノロジー

関連ブログ

koukyo_tokyoの日記•4日前

マルチエージェント設計の実践書4選

はじめに 先月、自分が関わっているプロジェクトでLLMベースのエージェントを本番投入した。デモでは完璧に動いていたのに、実ユーザーが触り始めた途端にエージェントが同じAPIを無限に叩き続けるループに陥った。ログを追うと、エージェント同士が互いの出力を入力として受け取り、終了条件を見失っていた。 原因はプロンプトでもモデルの性能でもなかった。システム設計そのものが、自律的に動く複数コンポーネントの相互作用を想定していなかったのだ。 この経験から痛感したのは、エージェントAIの構築に必要な知識はフレームワークのドキュメントだけでは手に入らないということだ。制御理論、マルチエージェントの協調、フィー…

#AI#エージェント#ソフトウェアアーキテクチャ#強化学習#マルチエージェント
暇さえあればアルゴリズムいじり•7日前

Pursuitのチーム連携強化学習の実装(15)

目次 本日はチーム連携の強化学習を行って捕獲を行っていくPursuitのトライアルについてです。 前回改修で以下を課題として、改修を行いました。 Cross-Attentionのゲートが「クエリ（自分自身）」だけから計算されている チーム全体の同時クリッピングが、遅れているエージェントの学習を妨げる可能性 ですが劇的before & afterとはなりませんでした。 現状でチーム連携は出来ているのですが、一角を捕獲し尽すと停滞してしまう傾向がありました。 本日テーマ： 味方集結して、捕獲しつくした後にすぐに切り替え出来るようにする 🎵 BGMを再生する 課題の整理 開始直後には問題ありません。…

#reinforcement learning#team collaborate#チーム連携#MARL#マルチエージェント#MAT#報酬見直し
koukyo_tokyoの日記•17日前

AIエージェント開発を体系的に学ぶための厳選4冊――設計・実装・基盤理解まで

はじめに 最近、自分のチームで社内向けのドキュメント検索エージェントを作った。RAGベースの簡単な構成だったが、いざ本番に近い負荷をかけると、エージェントが途中で思考を放棄したり、ツール呼び出しの順序がめちゃくちゃになったりと想定外の挙動が頻発した。フレームワークのチュートリアルだけでは太刀打ちできない壁がそこにあった。 Claude CodeやOpenAI Codexの登場で「AIエージェントを使う」体験は急速に身近になった。GitHub Agent HQではCopilot・Claude・Codexを並べてissueをアサインできるようになり、開発者の85%がAIコーディングツールを利用して…

#AIエージェント#LLM#機械学習#マルチエージェント#MCP
暇さえあればアルゴリズムいじり•1ヶ月前

IGMを用いたマルチエージェント強化学習法MAPPO-PIS

目次 先日調査したチーム連携強化のためのMARLの手法について本日は詳細を調べていこうと思います。 調査対象となる手法の名前はMAPPO-PISです。 🎵 BGMを再生する 概要 以下に、MAPPO-PIS 論文の概要を整理します。 論文情報 タイトル：MAPPO-PIS: A Multi-Agent Proximal Policy Optimization Method with Prior Intent Sharing for CAVs' Cooperative Decision-MakingarXiv 著者：Yicheng Guo, Jiaqi Liu, Rongjie Yu, Peng…

#MAPPO#MAPPO-PIS#意図共有#マルチエージェント#強化学習#MARL#行動意図共有
AI最前線•1ヶ月前

マルチエージェントは必要？単体AIとの違い・選び方・導入前の注意点

マルチエージェントとは、役割の異なる複数のAIエージェントを連携させ、1つの仕事を分担して進める仕組みだ。 調査役、分析役、確認役、実行役のように仕事を分けられるため、単体のAIでは扱いにくい複雑な業務に向く。一方で、エージェントを増やすほど回答が正確になるとは限らない。通信回数、API料金、待ち時間、権限管理、誤りの連鎖も増える。 本記事では「マルチエージェントとは何か」を起点に、シングルエージェントとの違い、代表的な構成、向く業務、導入前に確認したい項目を、個人開発者と中小企業向けに整理する。 この記事の要点 マルチエージェントは、複数のAIに専門役割を持たせて協調させる仕組み 調査、比較…

#マルチエージェント#AIエージェント#OpenAI Agents SDK#Amazon Bedrock#AutoGen
暇さえあればアルゴリズムいじり•2ヶ月前

Pursuitのチーム連携強化学習の実装(9)

目次 前回報酬系を変更してみましたが、結果は未だエージェントはうまく動いているとは言えませんでした。 前回の結果を踏まえて次の取り組みを検討します。 今回テーマ：>報酬系の変更の次の変更への取り組み 🎵 BGMを再生する 課題と考えたこと Pursuit（追跡）環境において、従来のCNNベースのアーキテクチャでは学習が行き詰まり、Transformerへ移行することで劇的に改善する可能性が高い理由は、この環境が要求する 「空間的な相対関係の把握」 と 「エージェント間の動的な協調（コミュニケーション）」 の性質にあります。 前回までエージェントとして使っていたCNNの構造的な限界と、解決するの…

#強化学習#マルチエージェント#MARL#MAPPO#チーム連携#Transformer#協調学習
AI最前線•2ヶ月前

IBM Bobとは？マルチエージェント・料金・Bobcoins・安全な試し方

IBMは2026年7月9日、AI開発支援基盤「IBM Bob」にマルチエージェント機能、AI利用量・費用の分析機能「Bobalytics」、IBM Z・IBM i・Java向けの移行ワークフローを追加した。 マルチエージェントとは、一つのAIへすべてを任せるのではなく、コード調査、実装、テスト、文書化などを複数のAIエージェントへ分担させる考え方だ。複雑な改修を速く進めやすい一方、AIが作った変更を別のAIだけで確認して終えると、誤りや過剰な変更を見逃す恐れがある。 本記事では、IBM Bobの新機能を紹介するだけでなく、少人数の開発チームや個人開発者が試す前に確認したい費用、承認、コードレビ…

#IBM Bob#IBM#マルチエージェント#AI開発#開発ツール
zero-shiki-ninjya’s blog•2ヶ月前

AIを眠らせるのではなく、三交代で回す ──常時稼働と負荷分散を両立する「Tri-Shift AI Rotation Protocol」

AIは疲れない。 少なくとも、人間のように眠気を感じたり、肉体的な疲労を訴えたりすることはありません。 しかし、AIシステムを構成するモデル、エージェント、GPU、メモリ、キャッシュ、外部ツール、監査機構には、負荷が蓄積します。 同じAIモデルや同じエージェント群に、長時間にわたって処理を集中させれば、次のような問題が起こります。 計算負荷の集中 メモリやコンテキストの肥大化 エラーの蓄積 判断の偏り 引き継ぎ不能 特定モデルや特定事業者への依存 監査や整備の時間不足 そこで考えたのが、AIを単純に「休ませる」のではなく、人間の仕事のように三交代で運用する構造です。 今回、これをGitHub上…

##分散AI#マルチエージェント#MultiWing
エンジニアの思い立ったが吉日•2ヶ月前

Claudeのマルチエージェント、賢くなる代わりにトークンは15倍溶ける

エージェントを組むとき、つい1体にツールを全部盛りしたくなる。検索もコードレビューもテスト生成も、なんでもできる万能選手が一番強いはず、と思いがちだ。でもClaudeのマルチエージェント機能のドキュメントを読むと、その全部盛りはむしろ質を落とすと書いてある。万能を1体作るより、専門を分けて協調させたほうがいい、と。ただし分けた分だけトークンは膨らむ。この気持ちよさと代償を、現場目線で整理してみる。 1体に全部やらせない、という選択 分けると質が上がる、その理屈 賢さはタダじゃない、トークンは15倍 委譲は1階層まで、という割り切り 動いている中身は、調整役ごしにしか見えない 最初に割るなら、ど…

#Claude#Anthropic#マルチエージェント#AIエージェント#ManagedAgents#ClaudeCode