Nimbleは29日、企業向けAIエージェントのWeb調査精度を高めるとともに、トークン消費の削減を狙う「Web Search Agent」を発表した。SiliconANGLEが報じた。顧客ごとの業務ドメインを学習し、複雑なWebリサーチを自律的に実行するという。
同社は、企業が本番運用するAIエージェントにおいて、汎用Web検索には限界があるとみている。一般的な検索結果は対象範囲が広く、構造化されていないため、エージェント側で関連情報をあらためて選別する必要があるからだ。
Nimbleによると、この過程で不要なツール呼び出しや、重要性の低いページの処理が発生し、トークン消費の増加につながるという。
同社は、市場調査エージェントとリード獲得支援エージェントに同じ検索製品をそのまま適用すべきではないとみている。このため、業務に必要な知識労働の内容を自ら学習し、タスクの特性に応じて検索戦略を調整する仕組みを採用した。
主な対象は、応答速度よりも調査の網羅性が重視される業務だ。長時間に及ぶ重要な調査では、応答に時間がかかっても、必要な情報源を取りこぼさないことが重要だと判断した。
「Web Search Agent」は、Nimble API、ソフトウェア開発キット（SDK）、モデル・コンテキスト・プロトコルを通じて提供する。無料トライアルも用意した。
開発者は既存のエージェントツールに接続できるほか、低遅延検索、詳細なリサーチ、構造化データセット生成に向けたアプリケーションを構築できるとしている。
著者について
Chi-gyu Hwang
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