Agentic AI の理解を深める 5 つの面白い論文を紹介

記事の3ポイント

1. 1

   ReAct: 推論と行動の融合

   この論文は、モデルが思考（推論）と行動を交互に行うプロンプトフレームワークを導入し、計画立案やミスの回復、外部環境との相互作用を実現する基礎的なループを示している。

2. 2

   Toolformer: 自己学習によるツール使用

   言語モデルが算術計算や事実確認など苦手な分野を補うため、外部ツールを自ら学習して使用する方法を探求しており、エージェント機能の重要な一部となっている。

3. 3

   5 Fun シリーズとしての位置づけ

   本記事は LLM の基礎を解説する前回のシリーズに続き、テキスト生成から推論・記憶・協働を行う AI エージェントへと学習ステップを進める構成となっている。