AIエージェント自律性レベル
AIシステムがどの程度、人間の関与なしに自ら判断し行動できるかを表す階層的な枠組み——各ステップで人間の承認が必要な段階から、人間が観察することしかできない完全自律運用まで、連続的な尺度であり「自律的かそうでないか」の二択ではない。
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AIエージェントの記憶タイプ
エージェントが情報を記憶する仕組みは単一のものではなく、「どれくらいの期間記憶する必要があるか」「どのような種類の内容か」に応じて、いくつかの独立したカテゴリーに分かれる。この分類を理解することで、あるエージェントの記憶機能が実際に何をでき、何をできないかを判断できるようになる。
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コールドスタート問題（Cold Start Problem）
Cold Start Problemとは、Agent（またはそれが依存する判断メカニズム）が十分な履歴行動データを欠く初期段階において、参照できる基準がないため正確または堅牢な判断を下すのが困難な状況を指します——Agentがちょうどデプロイされたばかり、新しいリソースに接続したばかり、または新しいユーザーへのサービスを開始したばかりのときによく見られます。
初級
コンテキストウィンドウ
モデルが1回の処理で同時に「見て」考慮に入れられるテキストの総量の上限——<a href="https://claude-me.com/ja/glossary/prompt-techniques/system-prompt/" target="_blank" rel="noopener">システムプロンプト</a>、会話履歴、取得した文書、ツールの説明はすべてこの同じ上限に合算される。この上限を超えると、最も古い内容がウィンドウの外に押し出され、モデルはその内容がかつて存在したことを一切記憶していない。
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