495 測定値
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現在のLLMウォレッパーを「エージェント」と呼ぶことは、Excelマクロをプログラミング言語革命と呼ぶのと同じです。

Raman3m2025/05/06
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長すぎる; 読むには

「Agentic AI」は主にマーケティングのスピンです。Buzzwordsの背後には、実際の記憶、計画、または自律性がないGPTの実行ループがあります。
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Bullshitを買わないハッカーのために書かれた

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最近の「Agentic AI」ホワイトペーパーとLinkedIn投稿の波は、not a technical breakthroughしかし、Arebranding stuntこれらの書類はブループリントではありません。corporate image management PDFs革新の衣装を着た。


「代理オーケストラ」としてマーケティングされているものは、しばしば単にLLMs in a loopゼロの状態、ゼロの自治、ゼロの保証で、PwCのいわゆる「エグゼクティブ・プレーブック」は、この傾向の素晴らしい例です。


主張するもの

「Agentic AIは、あらゆる分野における多様なオーケストラ、自律性、目標指向の推論、ビジネス変革を可能にします。

「Agentic AIは、あらゆる分野における多様なオーケストラ、自律性、目標指向の推論、ビジネス変革を可能にします。

サラダ?いやいやいやいやいやいやいや

推定能力:

  • 自治
  • マルチモダルインタラクション
  • ターゲット指向行動
  • Workflow オーケストラ
  • 学習と適応
  • エージェント間協力


まるでアジアのようですね・・・。


彼らが実際に示すもの

単一のアーキテクチャではなく、単一のフロー図でもなく、メモリ、意図、長期状態を持つ単一のオープンソースエージェントシステムでもない。

単一のアーキテクチャではなく、単一のフロー図でもなく、メモリ、意図、長期状態を持つ単一のオープンソースエージェントシステムでもない。


彼らが持っているのは:

  • 既存のMLシステムの説明(Siemensの予測メンテナンス、Amazonの推奨、JPMorgan NLPドキュメント分析)
  • 「Agent」としてリパッケージされた
  • メトリック評価なし
  • ベンチマークデータなし
  • 再生性なし

テクニカル証明:

この文書のあらゆるケーススタディ(シエメンツからNetflixまで)は、以下に基づいています。

  • 伝統的監督学習
  • RAG(Retrieval Augmented Generation)とは
  • 実際のエージェント自主性やランタイム計画がない
  • リアルタイムの目標推論やメタレベルの適応なし

エージェント = Wrapper around GPT

あなたが使っている場合:

  • 自動車
  • ベイビー
  • ラングラフ
  • 自動車
  • クルー


Then you know: They are allexecution loopsGPT 呼び出し、機能トリガー、および JSON コンテキスト.They are not intelligent. They are fragile and static.


これらのツールのいずれもサポートしていません:

  • エピソード記憶
  • 目標交渉
  • クロスエージェントダイナミック・デレクション
  • 未知の入力による適応計画

なぜこれが起こったのか

これは単にAI’s Instagram momentセルフィーの代わりに、私たちは今、「エージェント」という言葉を指す矢印の図を含むPDFを投稿しています。

企業インセンティブ:

  • ボードはAIに遅刻していないことを示す必要があります。
  • 経営者は「戦略」のように見える成果を必要とします。
  • コンサルタントは変換サービスを販売する必要があります。


入力: 40 ページの PDF で、「copilot から autopilot」や「service-as-a-software」などのフレーズが付いています。


現実チェック

「Agentic AI」 2024年

for (const step of task) {
  const reply = await gpt(prompt + history);
  if (reply.includes('search')) callSearchAPI();
}

あれ?あれ?あれ?あれ?あれ?あれ?あれ?あれ?あれ?あれ?あれ?あれ?あれ?あれ?あれ?あれ?あれ?あれ?あれ?


What Needs to Exist (But Don’t Yet)

真のエージェントシステムは、以下を必要とする。

  • メモリ: Episodic, Semantic, Vectorized
  • プランニング:抽象的な目標の分解と再計画
  • Meta-reasoning: Know When You're Failing メタ論理: Know When You're Failing
  • アクションスペース:コントロールAPI、ツール、サービス
  • フィードバック:環境検出、結果
  • Autonomy: スクリプトやユーザーのベビーシッターなしで動作


これらのいずれも、公に販売されている「エージェントAI」には存在しません。


結論

現在のLLMウォレッパーを「エージェント」と呼ぶことは、Excelマクロをプログラミング言語の革命と呼ぶようなものです。


Real agents are still an R&D dream. What you see on LinkedIn is marketing cosplay.


ハッカーに注意:don’t fall for the .pdf industrial complex.


ボーナス

メモリ、計画、または独立したアクションスペースがなければ、それはエージェントではありません。

メモリ、計画、または独立したアクションスペースがなければ、それはエージェントではありません。


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