最新の報道によると、Emergence AI社は、成功率73.2%（従来比20%向上）を誇る新しいインテリジェントウェブエージェント「Agent-E」を発表しました。この新技術は、人工知能エージェントが複雑なオンラインタスクをより効率的に実行できるように、自律的なウェブナビゲーションを実現することを目指しています。データ検索やフォーム送信から、最安値の航空券や宿泊施設の予約まで、幅広いタスクに対応可能です。
従来のウェブエージェントは、現代のウェブの複雑さと変化に対応する際に、非効率でエラーが発生しやすいという課題がありました。複雑で膨大なHTMLドキュメントオブジェクトモデル（DOM）を効果的に処理できないため、タスクを正確に実行できないことが多くありました。この非効率性は、信頼性と正確性が不可欠な実用的な自律型ウェブエージェントの展開における大きな障壁となっていました。
Emergence AIの研究チームは、既存システムの欠点を克服することを目指した新しいウェブエージェント「Agent-E」を開発しました。Agent-Eは階層型アーキテクチャを採用し、タスクの計画と実行フェーズを2つの独立したコンポーネント、「計画エージェント」と「ブラウザナビゲーションエージェント」に分割しています。それぞれのコンポーネントが特定の役割に集中することで、効率性とパフォーマンスが向上します。計画エージェントはユーザーのタスクをより小さなサブタスクに分割し、高度なDOM精製技術を用いてブラウザナビゲーションエージェントによって実行されます。
Agent-Eの手法には、複雑で膨大なウェブコンテンツを効果的に管理するためのいくつかの革新的なステップが含まれています。計画エージェントはユーザーのタスクを小さなサブタスクに分割し、ブラウザナビゲーションエージェントに割り当てます。ブラウザナビゲーションエージェントは、柔軟なDOM精製技術を使用して、各タスクに最も関連性の高いDOM表現を選択し、ノイズを削減し、特定のタスク情報に焦点を当てます。Agent-Eは変化の監視を使用してタスク実行中の状態変化を監視し、エージェントのパフォーマンスと正確性を向上させるためのフィードバックを提供します。
WebVoyagerベンチマークテストによる評価では、Agent-Eは従来最先端のウェブエージェントシステムを大幅に上回りました。Agent-Eは73.2%の成功率を達成し、従来の純粋なテキストウェブエージェントと比較して20%、多様なウェブエージェントと比較して16%の向上を示しました。Wolfram Alphaのような複雑なウェブサイトでは、Agent-Eのパフォーマンスは30%向上しました。成功率に加えて、研究チームはタスク完了時間やエラー検知などの指標についても報告しています。Agent-Eはタスクの成功に平均150秒、失敗に平均220秒を要します。各タスクには平均25回のLLM（大規模言語モデル）呼び出しが必要であり、その効率性と有効性を示しています。
Emergence AIが行った研究は、自律型ウェブナビゲーション分野における大きな進歩を表しています。階層型アーキテクチャと高度なDOM管理技術を採用することで、現在のウェブエージェントシステムの非効率性を解決し、Agent-Eはパフォーマンスと信頼性の新しい基準を確立しました。この研究結果は、これらのイノベーションがウェブ自動化以外のAI駆動の自動化分野にも適用できることを示しており、エージェントシステム設計の原則に関する貴重な知見を提供しています。Agent-Eは73.2%のタスク完了率と効率的なタスク実行プロセスを実現することで、ウェブナビゲーションと自動化を変える可能性を浮き彫りにしています。
プロジェクト入口:https://top.aibase.com/tool/agent-e
### 重要なポイント:
🌟 Emergence AIがAgent-Eを発表：成功率73.2%、20%向上
🌟 Agent-Eは階層型アーキテクチャとDOM管理技術を採用
🌟 WebVoyagerベンチマークテストで従来を大幅に上回る