AIエージェントの話は最近本当にたくさんありますか？ところが、いざ実際に使ってみると期待ほどにならない場合が多かったです。なぜそうなのか分析した文があって持ってきました。あなたの考えはどうですか？ **10分以内にこのような内容をお知らせします！** - AIエージェントがなぜまだ完璧ではないのか - 実際のプロダクションで遭遇する限界点 - エージェント活用の現実的なアプローチ --- ### 複合エラーの落とし穴 AIエージェントの最大の問題はエラーの蓄積です。個々の段階で95%の精度を達成しても、10段階を経ると全体の精度は0.95¹⁰=60%に低下する。 20段階で36％だ。実際の業務は数十段階を経る場合が多いため、途中で一度だけ間違っても全体の結果が違う。 ＃＃＃幻覚が致命的な理由 人が直接AIを使う時は「不思議なのに？」と感じれば直すことができる。しかし、エージェントが自律的に回るときは幻覚を幻覚かどうかわからない。存在しないAPIを呼び出し、存在しないファイルを参照し、間違った情報に基づいて次のステップに進みます。これが累積すると、結果物全体が無駄になる。
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