Appleは2026年7月13日(現地時間)、能動的エージェントの研究開発を促進する評価フレームワーク「Proactive Agent Research Environment (Pare)」を発表した。このフレームワークは、ユーザーのニーズを予測し自律的にタスクを実行する能動的エージェントの評価を目的としており、従来のシミュレーションの課題を解決する。
Proactive Agent Research Environment (Pare) は、デジタル環境における能動的エージェントを構築し、評価するためのフレームワークである。既存のアプローチでは、アプリケーションがフラットなツール呼び出しAPIとしてモデル化され、デジタル環境におけるユーザーインタラクションのステートフルかつシーケンシャルな性質を捉えられていなかった。Pareはアプリケーションを有限ステートマシンとしてモデル化し、ユーザーシミュレーターがステートフルなナビゲーションとステートに依存するアクション空間を持つことで、能動的なユーザーシミュレーションを可能にする。
この基盤の上に、Appleは「Pare-Bench」というベンチマークも提示している。Pare-Benchは、コミュニケーション、生産性、スケジュール、ライフスタイルアプリにわたる143の多様なタスクで構成される。これは、コンテキストの観察、目標の推論、介入のタイミング、複数アプリ間の連携といった能動的エージェントの能力をテストするために設計された。
関連研究として、Appleは2025年2月5日にReinforcement Learning for Long-Horizon Interactive LLM Agents、2019年1月28日にTowards Learning Multi-Agent Negotiations via Self-Playを公開している。
参考: Apple ML Research — 2026年7月14日 09:00 (JST)
原文ハイライト"proactive agents that anticipate user needs and autonomously execute tasks hold great promise"