AgentFoldとは？Webエージェントの検索課題を解決する新技術
こんにちは、Jonです。AIやテクノロジーの世界は日々進化していて、特にWebエージェント（ウェブ上で自動的にタスクをこなすAIシステム）の分野で注目を集めています。今日は、最近話題の「AgentFold」という技術について、わかりやすく解説します。この技術は、Webエージェントが長時間のタスクを扱う際の検索や情報管理の問題を解決する可能性を秘めています。たとえば、複数のウェブサイトを横断して情報を集めたり、複雑な計画を立てたりするような作業で、AIが「記憶」を上手に管理できないとパフォーマンスが落ちてしまうんです。そんな課題に挑むAgentFoldを、初心者の方にも理解しやすいように紐解いていきましょう。
なお、こうしたAI技術の概要を調べる際には、Gensparkのような次世代AIツールが便利です。Gensparkは、会話形式で検索でき、複数のソースから情報をまとめられるので、下調べがスムーズに進みます。詳しくはこちらの解説をご覧ください。
Webエージェントの課題：コンテキスト管理のジレンマ
まず、Webエージェントとは何かを簡単に説明します。Webエージェントは、大規模言語モデル（LLM、Large Language Modelの略で、ChatGPTのようなAIの基盤技術）を活用したシステムで、ブラウザ上で自動的に検索したり、フォームを入力したり、タスクを遂行します。たとえば、旅行計画を立てるために航空券を調べ、ホテルを予約するような作業をAIが代行してくれます。
しかし、長時間のタスク（long-horizon tasks）では問題が発生します。従来の方法では、AIが過去の行動履歴をすべて保持しようとすると「コンテキスト飽和」（context saturation）が起き、情報が多すぎて処理しきれなくなります。一方、履歴を毎回要約すると、重要な詳細が失われてしまう「不可逆的な損失」が生じます。このトレードオフが、Webエージェントの効率を下げてきたのです。
こうした背景で登場したのがAgentFoldです。2025年10月28日にArxivで公開された論文「AgentFold: Long-Horizon Web Agents with Proactive Context Management」によると、この技術は人間の認知プロセスを模倣し、コンテキストを積極的に管理します。Alibaba GroupのTongyi Labチームが開発したもので、AIが自ら「折り畳み」（folding）操作を行い、履歴を多様なスケールで整理する点が革新的です。
資料作成の時短には、AIでスライドやWebページを即座に生成できるGammaも便利です。AgentFoldのような複雑な技術をまとめるのに役立ちます。
AgentFoldの主な特徴
AgentFoldのポイントを、以下に箇条書きでまとめます。
- プロアクティブなコンテキスト管理：AIが受動的に履歴を溜め込むのではなく、積極的に「折り畳み」を行い、詳細な要約と全体像のバランスを取ります。これにより、重要な細部を保持しつつ、コンテキストの肥大化を防ぎます。
- 多スケールでの折り畳み：細かな詳細を凝縮したり、広範な概要を作成したりと、柔軟に調整。人間の記憶整理（retrospective consolidation）に似ています。
- 長時間タスクへの対応：従来のReActベースのエージェント（行動と観察を繰り返す方法）が苦手とする、長いシーケンスの作業で優位性を発揮します。
これにより、Webエージェントはより効率的に検索を行い、正確な結果を導き出せると期待されています。
最新の更新と実世界への影響
AgentFoldの論文は2025年10月28日に公開され、すぐに注目を集めました。たとえば、2025年11月3日にはYouTubeで解説動画がアップロードされ、視聴者を増やしています。また、X（旧Twitter）では、AI研究者の投稿で「AgentFoldはウェブエージェントに人間のような記憶システムを与える」といった声が広がり、2025年11月1日頃からトレンド入りしています。
関連するニュースとして、MicrosoftのAgent FrameworkではRetrieval Augmented Generation（RAG、検索拡張生成の略で、外部データを活用してAIの回答を強化する技術）と組み合わせた活用が提案されており、2025年11月11日に更新されたドキュメントで確認できます。さらに、AlgoliaのAgent Studioのようなツールが2025年9月24日に発表され、検索精度の向上を目指す動きが活発化しています。
GoogleのAIショッピング更新（2025年11月13日発表）では、店舗に電話したり自動購入したりするエージェントが紹介され、AgentFoldのような技術が基盤になる可能性を示唆しています。これにより、日常の検索タスクがよりスマートになるでしょう。
潜在的な応用例
AgentFoldが解決する検索課題の例を挙げます。
- 情報収集：複数のサイトを横断し、正確なデータを保持しながら要約。
- タスク計画：長期プロジェクトで、過去の詳細を失わずに進捗管理。
- 企業利用：コンプライアンスやワークフロー自動化で、多剤エージェントシステムを強化。
ただし、まだ実装段階で、さらなる検証が必要です。
まとめ：AgentFoldの未来とおすすめツール
ワークフロー自動化の入り口には、ノーコードで連携できるMake.com（旧Integromat）も覚えておくと役立ちます。
Jonとしてまとめると、AgentFoldはWebエージェントのコンテキスト管理を革新し、長時間タスクでの検索効率を大幅に向上させるポテンシャルがあります。AIがより「人間らしく」振る舞えるようになることで、私たちの日常が便利になる日が近づいていると感じます。ただし、技術はまだ発展途上なので、公式の更新をチェックしつつ、活用を検討してください。
参照情報源
- Arxiv論文: AgentFold: Long-Horizon Web Agents with Proactive Context Management (2025年10月28日)
- Microsoft Learn: Agent Retrieval Augmented Generation (RAG) (2025年11月11日)
- YouTube: AgentFold: Long-Horizon Web Agents with Proactive Context Management (2025年11月3日)
- X（旧Twitter）投稿: AI研究者によるAgentFold関連トレンド (2025年11月1日頃)
- ニュース記事: Google’s AI Shopping Overhaul (2025年11月13日)
- Algolia Agent Studio発表 (2025年9月24日)