モデルベースエージェントは人工知能の一種であり、環境の内部表現、すなわち「モデル」を構築し、それに基づいて行動を決定するシステムです。

このアプローチは単純な反射型エージェントとは異なり、現在の知覚情報だけでなく環境の動態や未来の状態を予測する能力を備えているのが特徴です。

エージェントが持つ内部モデルは、環境の法則性や自身のアクションがもたらすであろう結果をシミュレートする役割を果たします。具体的には、エージェントは「状態遷移モデル」と「報酬モデル」を内部に保持します。

状態遷移モデルは、ある状態から特定のアクションを実行した場合に、次にどの状態へ遷移するかを予測し、報酬モデルは、その遷移の結果としてどの程度の報酬が得られるかを評価します。

このモデルを活用することで、エージェントは様々な行動計画を事前にシミュレーションし、最も高い期待報酬をもたらすシーケンスを選択することが可能になります。

例えば、ロボットが部屋の反対側にある物体を取りに行く場合、モデルベースエージェントは障害物を避けるための複数の経路を内部的にシミュレートし、最も効率的かつ安全な経路を導き出すことができます。

このためモデルベースエージェントは、不確実性が高い環境や長期的な計画立案が求められるタスクにおいて、高いパフォーマンスを発揮します。

ただし、精度の高いモデルを構築するためには、大量の経験データが必要となるという課題も存在します。このアプローチは、強化学習の分野で特に重要な役割を果たしており、複雑なゲームプレイやロボット制御などの応用においてその有効性が示されています。