目的に向かって自律的にタスクを進める AI システム

LLM を中核にツール利用・記憶・計画を組み合わせ、人間の指示を解釈してタスクを最後まで遂行することを目指す仕組み。

エージェント的に振る舞う AI システム全般を指す総称

Anthropic や OpenAI などが、複数ステップで自律的に推論・行動する AI を指す総称として用いている概念。

LLM と外部ツール / データを接続する標準プロトコル

Anthropic が提唱したオープン仕様。サーバ実装を介して LLM がファイル・SaaS・社内システムに統一的にアクセスできる。

エージェント同士が通信・協調するためのプロトコル

Google が提唱した、異なるベンダーのエージェント同士が役割分担しながらタスクをこなすための通信規約。

AI が画面操作で PC を直接動かす機能

Anthropic Computer Use や OpenAI Operator のように、AI が GUI を操作してブラウザ・アプリを直接動かす機能群。

検索結果を AI に渡して回答を生成する手法

社内ドキュメントなどから関連情報を検索し、それを LLM に渡して回答精度を高める実装パターン。

複数の AI が役割分担しながら問題を解く仕組み

プランナー / 実行者 / 評価者などの役割を分けた複数エージェントで、1 つのタスクを協調的に処理する設計。

大規模言語モデル

AI エージェントの中核をなす大規模学習済みモデル。GPT・Claude・Gemini などが代表例。

業務手順を AI と組み合わせて自動で回す仕組み

n8n / Zapier / Make などのツールと AI を組み合わせ、定型業務を自動化するアプローチ。

AI と外部システムをプログラムで接続すること

AI エージェントを業務システム・SaaS・社内 DB に接続する基本手段。REST/GraphQL/MCP などが用いられる。