自家製AIエージェントプラットフォーム 積み残し対応状況報告

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1. 1 自家製AIエージェントプラットフォーム 2025年12月10日＠大阪駆動開発 佐藤 敦昌 積み残し対応状況報告
2. 2 自己紹介 名前 出身地 趣味・特技 ひとこと 佐藤 敦昌（さとう あつまさ） 出生地は大分県日田市、大分市在住 ドラムと肩もみ 昭和48年生まれの52歳 令和生まれのひとり娘がいます。
3. これまでの発表 AIMTGにて自家製AIエージェントプラットフォームを過去２回発表しています https://www.youtube.com/live/HCbUE9VCBiU?si=_suZjL6Vr0Kl1BWm https://www.youtube.com/live/atCr3jaSLjI?si=I736FUHXJOcTzaye AIミーティング 2025/05/14 AIミーティング 2025/09/10 もしよろしければご視聴ください 紆余曲折、七転八倒、七転び八起きを感じていただければ幸いです
4. 4 １．積み残し対応 ２．デモンストレーション 目次 ３．まだある積み残し 3.1.「やりたいこと」 3.2.「できたらいいな」
5. 5 １．積み残し対応
6. 積み残し マルチエージェント メッシュ型組織 メッシュ型 中央管理型 フラット型 階層型 OK OK OK 未済
7. 7 どうにか同じ仕組み（基盤）で これらのパターンを網羅できないか？ ・・と２カ月ほど苦悩。。
8. 8 とある気づき
9. ｚ とある気づき コミュニケーションパターンはネットワークの一時的産出 階層型 中央管理型 フラット型 メッシュ型 「関係の網の目」 自律的な「関係の処理」によって自然に浮かび上がる 作為的な関係（Agent as tool）から脱却
10. 今回（2025年12月）のAIエージェントのデザイン 環境に身を置く存在としてのAIエージェント 道具 エージェント 結果：使う(引数) エージェントは環境（ネットワーク）を通じて任意の相手にメッセージを送りあう。脱Agent as tool 情報伝達先を任意に選 択する。関係性によって 選択の幅と内容が決まる。 SNS 【関係性】 ・誰が誰に情報伝達できるか ・誰が何者であるかを知っているか 現代の社会環境 ともいえるツール
11. 今回（2025年12月）のAIエージェントのデザイン エージェントA SNS 道具 エージェントB 思考 思考 行動（＝取得） 結果（＝内容） 行動 結果 行動（＝更新） 行動（＝取得） 結果（＝内容） 思考 行動 結果 思考 行動（＝更新） 自身宛てのメッセージを購読 実行すべきタスクがあれば 誰宛てにどのようなメッセージを送るか 反復 ユーザー 行動（＝書込）
12. 文脈 今回（2025年12月）のAIエージェントのデザイン (知識) 道具 (役割) 選択 行動/ 道具利用 内言 内省 思考 結果 (個性) 系譜 (制約) (組織) 環境 相互作用 観察/行動（＝環境との対話） から始まる 行動原理の内在化
13. 今回（2025年12月）のAIエージェントのデザイン 環境との相互作用を伴う思考と行動の循環 思考 行動 内言 文脈 情報 系譜 環境 相互作用 道具
14. AIエージェントの基本 LLM 道具 文脈 AIエージェント 作用 思考(文脈, 道具一覧) 応答（道具名、変数） 利用(変数) 環境 伝達（情報） 思考 行動 追加(情報) 作用 環境とAIエージェントの相互作用 相互作用
15. 今回（2025年12月）のAIエージェントのデザイン 環境は相互作用によって生まれる情報の場 思考 行動 思考 行動 思考 行動 取得 更新 取 得 更 新 取得 更新 取 得 更 新 取 得 更 新 情報の場 ＜環境＞ ユーザー ユーザーも環境と相互作用するアク ターとして振る舞う システム システムも情報の場におけるアクター
16. 16 ２．デモンストレーション
17. 17 例えば・・・受注管理業務
18. AIエージェント デモンストレーション 受注管理業務 構造化データ 受注情報 DB 顧客情報 DB 商品情報 DB 受注TBL ＊ 受注ID 受注日 顧客ID 受注詳細TBL ＊ 受注ID ＊ 受注詳細ID 商品ID 数量 顧客TBL ＊ 顧客ID 顧客名 メールアドレス 顧客TBL ＊ 商品ID 商品名 単価 役割＝受注担当 役割＝顧客担当 役割＝商品担当
19. AIエージェント デモンストレーション 草薙素美 砥久佐隆 荒俣大貴 リーダー 受注担当 顧客担当 商品担当 馬頭勇 共有文脈 受注担当 顧客担当 商品担当 次元大作 石渡五右衛門 瑠繁三郎 受注担当 顧客担当 商品担当 階層型 中央 管理型 フラット 型 メッシュ 型 無頼殿亜 安室怜 甲斐紫電 小林勇人 リーダー 受注担当 顧客担当 商品担当
20. 20 デモ実演
21. 21 ３．まだある積み残し 「やりたいこと」と「できたらいいな」
22. 22 3.1.やりたいこと
23. AIエージェントの積み残し 3.1.やりたいこと：系譜の更新（ダブルループ学習と学びの永続化） 系譜 思考 行動 結果 フィードバック 修正 シングルループ学習 内観 外観 作用 ダブルループ学習 行動原理を内在化していく 環境
24. AIエージェントの積み残し 3.1.やりたいこと：アクターの自己組織化（集団的秩序生成） 環境
25. 25 3.2.できたらいいな
26. AIエージェントの積み残し 3.2.できたらいいな：系譜の更新×自己組織化＝螺旋的深化 系譜の更新 自己組織化 ミクロ マクロ 個体の変化（ミクロ変化）が、集団 の構造（マクロ構造）を揺らがせる マクロの変化がミクロの進化を 誘発する 螺旋的深化
27. 27 最後に・・・ 発表のたびに少しずつ進化している気がします ただ、これはひとえに「AIの進化」によるものです 「やりたいこと」はもちろん、「できたらいいな」も それほど遠くない未来に実現するかも・・です また発表の機会をいただけたら嬉しいです
28. 28 ご清聴ありがとうございました