AIエージェントの主要な4大構成要素

Lilian Weng氏の提唱等で広く知られるAIエージェントの構成モデルは、①思考・判断を行う「LLM（頭脳）」、②タスクをサブタスクに分解する「Planning（計画）」、③文脈やナレッジを保持する「Memory（記憶）」、④外部環境に作用する「Tools（ツール・アクション）」の4要素から成り立ちます。 ア：誤りです。これらはニューラルネットワークの数理的・構造的要素です。 イ：誤りです。これらは一般的なソフトウェアエンジニアリングの開発工程（SDLC）です。 ウ：正解です。AIエージェントを構成する4大要素（Brain, Planning, Memory, Tools）を正確に示しています。 エ：誤りです。これらは一般的な機械学習モデルの開発・構築パイプラインです。

自律型AIエージェントを構築する際に中核となる代表的な4つの構成要素として、最も適切なものを1つ選択してください。

出典生成AIパスポートオリジナル模擬試験
ア
入力層（Input：生データ受取） ／ 隠れ層（Hidden：特徴変換） ／ 出力層（Output：結果判定） ／ 活性化関数（Activation：非線形性の付与）
イ
要件定義（Requirements：仕様策定） ／ 設計（Architecture：構造設計） ／ 実装（Implementation：コーディング） ／ 検証（Testing：品質評価）
ウ
頭脳（Brain：LLMによる推論） ／ 計画（Planning：目標の分解と手順立案） ／ 記憶（Memory：短期・長期の文脈保持） ／ ツール（Tools：外部APIや検索等の実行能力）
エ
データ収集（Data Sourcing：データ蓄積） ／ 前処理（Preprocessing：正規化） ／ モデル学習（Training：パラメータ最適化） ／ 評価（Evaluation：ベンチマーク）