Enhancing Trust in LLM-Based AI Automation Agents: New Considerations and Future Challenges

要約

AI エージェントへの信頼については文献で幅広く研究されており、その結果、この分野に対する理解が大幅に進歩しました。
ただし、大規模言語モデル (LLM) の急速な進歩と LLM ベースの AI エージェント フレームワークの出現により、新たな課題とさらなる研究の機会が生じています。
プロセス自動化の分野では、新世代の AI ベースのエージェントが登場し、複雑なタスクの実行を可能にしています。
同時に、ユーザーフレンドリーなノーコードツールとトレーニングメカニズムを通じて、自動化の構築プロセスがビジネスユーザーにとってよりアクセスしやすくなりました。
このホワイトペーパーでは、これらの新たな課題と機会を調査し、既存の文献で議論されている AI エージェントの信頼性の主な側面を分析し、この新世代の自動化エージェントに関連する具体的な考慮事項と課題を特定します。
また、このカテゴリの初期の製品がこれらの考慮事項にどのように対処しているかも評価します。
最後に、この進化する状況において研究コミュニティが取り組むべきいくつかの課題を強調します。

要約(オリジナル)

Trust in AI agents has been extensively studied in the literature, resulting in significant advancements in our understanding of this field. However, the rapid advancements in Large Language Models (LLMs) and the emergence of LLM-based AI agent frameworks pose new challenges and opportunities for further research. In the field of process automation, a new generation of AI-based agents has emerged, enabling the execution of complex tasks. At the same time, the process of building automation has become more accessible to business users via user-friendly no-code tools and training mechanisms. This paper explores these new challenges and opportunities, analyzes the main aspects of trust in AI agents discussed in existing literature, and identifies specific considerations and challenges relevant to this new generation of automation agents. We also evaluate how nascent products in this category address these considerations. Finally, we highlight several challenges that the research community should address in this evolving landscape.

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