22の用語、それぞれ短く明確な定義1つずつ — 本サイトのすべてのページと、エージェントについてのすべての記事に出てくるものです。
目標を任せると、ツールを使いながら自分でステップを続けて達成するソフト。ガイドAIエージェントとは？をご覧ください。
人間の2回の介入の間、長い時間監督なしで働けるエージェント。自律性が大きいほど、安全対策は厳しくしなければなりません。
オープンなプロトコル（Google、2025年；バージョン1.0は2026年3月）で、異なる提供元のエージェント同士が互いを見つけ、能力を説明する「Agent Card」を通してタスクを任せ合えるようにします。MCPがエージェントをツールにつなぐのに対し、A2Aはエージェント同士をつなぎます。本サイトのページMCP (Model Context Protocol)をご覧ください。
あるソフトが別のソフトを構造化された方法で使えるようにするインターフェース（メールを読む、予定を作る…）。エージェントがあなたのツールに作用するのはAPIを通してです。
モデルやサービスの提供元に対して、あなたのアカウントを識別する技術的なパスワード。持っている人はあなたのクレジットを使えます：守り、上限を付けてください。
エージェントが人間のようにパソコンを使う能力：画面を見る、クリックする、入力する。ソフトにAPIがないときに便利ですが、遅くて壊れやすい面もあります。
複数のモデルが同じ質問に答え、匿名で互いに読み直し、判定をまとめさせる手法 — 大事な決定のために。本サイトのページLLM Councilをご覧ください。
モデルがタスクの間「頭の中」に保てる情報の量：会話、渡された文書、ステップの結果。エージェントの作業メモリです。
エージェントを起動する出来事：メールが届く、1日のある時刻、入力されたフォーム、あなたが書く一文。
エージェントに付ける制限：予算の上限、ステップ数、人間の確認、制限されたアクセス。ガイドリスクと安全対策をご覧ください。
モデルが自信を持って作る間違った答え（作り話の事実、架空の出典、正確らしく見せる大まかな数字）。対策は：出典を求め、確認することです。
今のエージェントの「頭脳」：膨大な量のテキストで学習したモデル（GPT、Claude、Gemini、Mistral…）で、言語を理解して作ります。
「MCPサーバー」を通して、ツールとデータをほぼすべてのエージェントにつなげるオープンな標準。エージェントの万能な差し込み口になりました。本サイトのページMCP (Model Context Protocol)をご覧ください。
エージェントがタスクの間に保存するもの：メモ、好み、参照文書。即時の作業メモリであるコンテキストウィンドウとは区別します。
考えて文章を書くAIプログラム。同じエージェント製品が、価格もレベルも違う複数のモデルで動くことがよくあります。
複数のエージェントやステップの仕事を組織する技術：誰が何を、どの順序で、どんな確認とともにやるのか。CrewAIやLangGraphのようなフレームワークがそのためにあります。
エージェントが行動するために呼べる機能：メールを送る、Webを調べる、ファイルを編集する。ツールがなければ、モデルは話すだけです。
エージェントやモデルに与える指示：依頼、その文脈、その制約。プロンプトの質が結果の質に直接影響します。
エージェントが、学習した記憶だけではなくあなたの文書の中に答えを探し、引用できるようにする手法。答えを確認可能にするものです。
エージェントが、システムの残りに触れずに働ける隔離された環境。ファイルやコードを扱うエージェントには必須です。
テキストの小さな断片（おおよそ1単語以下）で、モデルの計算単位です：API呼び出しは、読み書きしたトークンの数で請求されます。
あらかじめ定義されたステップの流れ。ワークフローは予測可能です；エージェントはワークフローに従うこともできますが、状況が求めるときには賢く外れることもできます。
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