マルチエージェントシステムがLLMアーキテクチャをどのように再考しているか

人工知能 (AI) は急速に進化しており、その開発における転換点は常に起こっているかのように感じられることがよくあります。

今日の大規模言語モデル (LLM) は、自然言語処理の面で驚くべき偉業を成し遂げられるまでに成長しましたが、正確性と透明性が妥協できない複雑な複数ステップの推論タスクに直面すると、頻繁につまずいてしまいます。

予測不可能な幻覚を起こしやすい傾向があり、複雑で多段階の推論を処理する能力に一貫性がないため、これらのシングルエージェント AI システムは、正確性、透明性、適応性が不可欠なシナリオでは信頼できないものになっています。

特定のタスクに対して、一部のモデルは他のモデルよりも優れていますが、目標を達成するために最適なモデルを選択することは、サイコロを振るような作業のように感じることがあります。

多くの専門家は結果の出力を微調整することにうんざりしていますが、これには LLM の仕組みを根本的に再考することが必要です。ジョンソン・ジェームズ・カンジラシンカル共同創設者兼製品担当副社長巧みには、時代遅れの資格ベースの採用を AI 主導のスキル重視の評価に置き換える採用およびオンボーディング プラットフォームであり、そもそも LLM が単一モデル システムで実行される理由を疑問視しています。

マルチエージェント AI システムという新しいコンセプトは、Skillfully ではすでに導入されていますが、これは、マルチエージェント AI があらゆる種類の現実世界のアプリケーション向けに LLM を再成長させる可能性を示す 1 つの角度にすぎません。

このアプローチは、専門的な環境で人間のチームがどのように機能するかを反映するマルチエージェント AI システムを介した分散認知に重点を置いています。

生産におけるシングルエージェント LLM の限界

単一モデルの LLM は汎用性が高いものの、重要なビジネス上の意思決定に適用する場合、設計アーキテクチャによって基本的に制約を受けます。

高度なパラメータ数と広範なトレーニング データにもかかわらず、それらはいくつかの固有の技術的制限を伴う統合システムとして機能します。

• 自身の出力を効果的に相互検証できない
• さまざまな認知サブタスクへの専門的な焦点の欠如
• 複雑な推論チェーン全体で一貫性を維持する能力が限られている
• 結論に至る過程の透明性が不十分

たとえば、今日の市場で遅れを取らないためには、候補者の能力を公平かつ正確に評価できる AI が必要です。人間の採用専門家は、データと磨き抜かれた専門的な直感を組み合わせて頼りにしますが、同じことを求められた従来の AI システムでは、実際のスキルを評価するのではなく、過去の職名や学歴を能力の代用として使用する傾向があります。

その結果、AI は、具体的なパフォーマンス データではなく間接的なシグナルに基づいて意思決定を求められた場合、不正確な結果や誤解を招く結果を生成する可能性があります。

おそらくもっと重要なのは、堅牢な相互検証メカニズムが欠如しているため、説明可能性と明確な評価フレームワークが欠如した結果となり、採用マネージャーが最も必要としているのは実用的なガイダンスであるにもかかわらず、理解しがたい推奨事項しか提示されないことです。

AI がビジネスで真に役立つためには、単なる表面的な予測ではなく、実行可能で透明性のある意思決定を提供する必要があります。

LLMニュアンスの問題に対するマルチエージェントソリューション

Skillfully の開発中に同じ問題に直面したとき、Kanjirathinkal 氏は、1 つの重要な基本的な方法で異なる考え方をする LLM アーキテクチャの作成に重点を置きました。つまり、すべてを処理するために単一のモデルに依存するのではなく、マルチエージェント ワークフローによって、専門の AI エージェント間でタスクを分散するのです。

これらのエージェントは連携して動作し、それぞれがコンテキストの理解、タスクの実行、品質管理などの個別の機能に重点を置いて、より正確で信頼性の高い結果を生成します。

この新しい考え方は、Skillfully の採用プラットフォームですでに導入されています。このプラットフォームでは、オーケストレーションされたマルチエージェント AI システムを使用して、より信頼性の高い人間中心の採用プロセスを提供しています。Skillfully の AI エージェントは、シミュレーション環境で個人がどのようにパフォーマンスするかを分析し、スキルを動的に評価します。複数の AI エージェントが洞察を相互検証することで、システムは幻覚や誤った推奨のリスクを大幅に削減し、候補者の能力をより明確かつ正確に把握できるようにします。

Kanjirathinkal 氏は、説明可能性をシステムの基盤にすることにも取り組みました。Skillfully の採用推奨は、定義済みの評価基準、透明な採点メカニズム、および LLM の複数のエージェントが提供する詳細な根拠によって裏付けられています。

人間の採用専門家と同様に、Skillfully の推奨事項は、擁護可能で微妙なニュアンスに富んでいます。人間の専門家とは異なり、これらの推奨事項には、明確な監査証跡を作成する一貫した評価フレームワークに基づいて構築されたマルチエージェントクロスチェックによる強力なバイアス緩和機能が備わっています。この次のレベルの透明性は、微妙なニュアンスに乏しい LLM が不意を突かれる可能性のある、新たな AI 規制にも先んじています。

技術的課題と今後の展開

マルチエージェント システムを実装すると、次のような利点があるものの、新たな技術的な複雑さが生じます。

• エージェント間の調整オーバーヘッド
• 専門モデル間の不一致の可能性
• 洗練されたオーケストレーション層の必要性
• 計算要件の増加

これらの課題は、AI アーキテクチャの次のフロンティアを表しています。Kanjirathinkal が Skillfully で実証したように、公正な雇用慣行などの人間の成果が関わる場合、分散認知の利点はこれらの実装のハードルを上回ります。

モノリシックでない未来のためのマルチエージェントワークフロー

ジョンソン・ジェームズ・カンジラシンカルは、明日の AI システムは現実世界のアプリケーションで人間の能力を補完するように特化され、マルチエージェント ワークフローの成功は、複数の領域で成功できる新しいモジュール式の協調型 AI システムの重要なテストケースになると強く主張しています。

彼は、現実世界の問題に効果的に取り組むためには、AI がモノリシックな単一エージェント モデルを超える必要があると考えています。マルチエージェント ワークフローは、企業に AI の制限への適応を強いるのではなく、AI を人間のニーズに合わせる、より信頼性が高く、拡張性があり、解釈しやすい代替手段を提供します。

マルチエージェント システムは、AI を単一のオペレーターとしてではなく、互いの洞察に挑み、洗練し、構築できる専門家のチームとして再考します。Kanjirathinkal は、Skillfully でこれの 1 つの用途を示し、かつては堅固で不透明だったプロセスをより柔軟で公平なものに変えました。

重要な決定を AI に求める場面であればどこでも、同じ変化が起こり得ます。