[論文レビュー] Generative to Agentic AI: Survey, Conceptualization, and Challenges

Johannes Schneider|ArXiv.org|Apr 26, 2025

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用数 4

ひとこと要約

この論文は Generative AI（GenAI）と Agentic AI を概観し、概念を定義し、能力を比較し、進化・推論・相互作用・課題を AGI へ向けて整理します。

ABSTRACT

Agentic Artificial Intelligence (AI) builds upon Generative AI (GenAI). It constitutes the next major step in the evolution of AI with much stronger reasoning and interaction capabilities that enable more autonomous behavior to tackle complex tasks. Since the initial release of ChatGPT (3.5), Generative AI has seen widespread adoption, giving users firsthand experience. However, the distinction between Agentic AI and GenAI remains less well understood. To address this gap, our survey is structured in two parts. In the first part, we compare GenAI and Agentic AI using existing literature, discussing their key characteristics, how Agentic AI remedies limitations of GenAI, and the major steps in GenAI's evolution toward Agentic AI. This section is intended for a broad audience, including academics in both social sciences and engineering, as well as industry professionals. It provides the necessary insights to comprehend novel applications that are possible with Agentic AI but not with GenAI. In the second part, we deep dive into novel aspects of Agentic AI, including recent developments and practical concerns such as defining agents. Finally, we discuss several challenges that could serve as a future research agenda, while cautioning against risks that can emerge when exceeding human intelligence.

研究の動機と目的

• GenAI と Agentic AI を定義し、それらの差異と類似点を明確にする。
• 文献に基づき GenAI と Agentic AI の能力と限界を比較する。
• GenAI から Agentic AI への進化を説明し、重要なマイルストーンを特定する。
• Agentic AI の推論・記憶・ツール・相互作用の構成要素を分析する。
• AGI および責任あるデプロイメントに向けた評価戦略と研究課題を検討する。

提案手法

• 構造化された文献調査を実施し、GenAI と Agentic AI を対比する。
• 特徴の正式な定義と高レベルの分類法（表 1）を提供する。
• GPT-2/3/ChatGPT 3.5 からエージェント型アーキテクチャと RL ベースの相互作用への進化をたどる。
• 推論パターン（CoT、ToT、FoT、GoT）と記憶・ツール相互作用の機構を総合する。
• Agentic AI の評価基準を提案し、今後の研究課題を概説する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 GenAI と Agentic AI は推論・相互作用・自律性の点でどう異なるか？
• RQ2 環境やツールと相互作用し複数手順のタスクを解くために Agentic AI にどのような能力が必要か？
• RQ3 Agentic AI をどう定義・規定・評価すべきか（単一・多エージェント系）？
• RQ4 Agentic AI で AGI へ進む際にどんな課題・リスクが生じるか？
• RQ5 Agentic AI のデプロイにおける実践的・倫理的配慮は何か？

主な発見

• Agentic AI は GenAI を超えて反復的な計画・反省・環境/ツールとの相互作用を追加する。
• Agentic AI の推論の改善は検証と再帰を通じて誤りや幻覚を減少させうる。
• 記憶・検索の強化・動的資源配分はよりスケーラブルで制御可能なAIワークフローを可能にする。
• 実際には領域データが豊富でコストが考慮される場合、GenAI が Agentic AI を上回る領域もある。
• Agentic AI は AGI に向けた大きな一歩を示すが、データ・学習・安全性・解釈性の課題に直面している。
• さまざまな推論分解（CoT、FoT、GoT）と反省戦略はより深い問題解決を可能にする。