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AIエージェントは、時代遅れのGPSシステムと同様に、静的な学習データに苦労することが多く、そのデータが古くなると、誤った事実を生成したり、古い情報を使用したり、知識ギャップに遭遇したりするといった問題につながります。これらの課題に対処するために、動的知識の概念が導入され、AIエージェントがリアルタイムの更新にアクセスし、絶えず変化するデータ環境に適応できるようになります。

NVIDIAのCEO、ジェンスン・フアンは、AIエージェントの高度化を強調し、それらを「情報ロボット」と表現しました。これらは、知覚、推論、計画、行動能力を備えています。これらのエージェントは、複雑な問題を理解し、様々なデジタルツールを用いてタスクを実行するように設計されています。検索拡張生成（RAG）の導入により、AIエージェントは動的な知識を探索・活用できるようになり、精度と意思決定能力が向上します。

従来のRAGとエージェント型RAGの違いは、AIエージェントが情報検索の管理において積極的な役割を果たす点にあります。従来のRAGは単純なクエリと応答のプロセスで構成されるのに対し、エージェント型RAGはエージェントの推論機能を取り入れ、クエリを洗練させ、時間の経過とともにコンテキストを管理するため、調査やコード修正といった複雑なタスクに適しています。

この動的な知識システムの中核を成すのは、AIクエリエンジンです。AIエージェントを膨大かつ継続的に更新されるデータソースに接続します。これらのエンジンは、膨大なデータを処理し、情報を正確に取得し、継続的な学習を可能にします。AIエージェントが効果的な意思決定を行うために、最新かつ関連性の高い情報にアクセスできるようにする上で、これらのエンジンは重要な役割を果たします。

AIエージェントにとってのRAGの利点には、精度の向上、リアルタイムの関連性、コンテキスト理解の強化、適応性の向上、エラーの削減、スケーラブルな知識、マルチモダリティ、セキュリティの強化などがあります。NVIDIAはこの開発の最前線に立ち、RAGを搭載したAIエージェントとその基盤となるAIクエリエンジンの開発を加速するためのインフラストラクチャとソフトウェアツールを提供しています。NVIDIAの貢献には、RAG向けNVIDIA AI Blueprint 、NeMo Retrieverマイクロサービス、NeMo Agent Toolkitなどがあり、これらはすべて、様々な業界におけるインテリジェントで自律的なAIエージェントの開発を支援するように設計されています。