Five Levels Of AI Agents
IntroductionThis is a topic I really enjoyed researching and I was looking forward to writing this. Mostly because I wanted to demystify the idea of agents and what exactly constitutes an agent. Together I wanted to create a clear delineation between domain specific implementations and wide, general implementations which are referred to as AGI. Considering domain specific implementations, this is
基盤モデルを用いたAIエージェントの設計パターン - Sun wood AI labs.2
はじめに 近年、人工知能(AI: Artificial Intelligence)の分野では、AIエージェント(AI Agents)と呼ばれる技術が大きな注目を集めています。AIエージェントとは、人間に代わって自律的に行動し、目標を達成するためのソフトウェアシステムのことです。 特に、大規模な言語モデルや画像生成モデルなどの基盤モデル(Foundation Models)を用いたAIエージェントは、高度な推論能力と言語処理能力を持ち、ユーザーの目的を理解し、それを達成するために自発的に行動することができます。そのため、様々な分野での応用が期待されています。 しかし、このようなAIエージェントを開発する際には、目標設定の難しさや推論プロセスの説明性の欠如、責任の所在の複雑さなど、様々な課題が存在します。また、基盤モデルに内在する幻覚(Hallucinations)の問題もあります。 これらの
LLMエージェントの設計16パターン | AIDB
LLMエージェントの設計は課題が多い上に分類が整理されていません。なお課題としてはハルシネーション（誤った情報の生成）の存在や推論の道筋が不明瞭な点などが挙げられています。 今回研究者らは、基盤モデルを使ったエージェントの設計パターン16種類をまとめました。例えば、エージェントが目標をどうやって設定するか、計画をどう作るかについての情報が記載されています。 参照論文情報 タイトル：Agent Design Pattern Catalogue: A Collection of Architectural Patterns for Foundation Model based Agents 著者：Yue Liu, Sin Kit Lo, Qinghua Lu, Liming Zhu, Dehai Zhao, Xiwei Xu, Stefan Harrer, Jon Whittle 所属：Dat
AI時代のユーザ体験は「AAAA」モデルで考えよう｜Dory
LLMエージェントのデザインパターン、Agentic Design Patternsを理解する
「Agentic Design Patterns」と呼ばれるLLMベースのAIエージェント（以下、LLMエージェント）の4つのデザインパターンについて紹介します。 まず、「Agenticワークフロー」について説明し、続いて4つのデザインパターンを説明します (Part5の前に公開してしまったので、後追いで更新予定です) Agentic Design Patterns Part 1 Agentic Design Patterns Part 2, Reflection Agentic Design Patterns Part 3, Tool Use Agentic Design Patterns Part 4, Planning Agentic Design Patterns Part 5, Multi-Agent Collaboration 動画もあります。 LLMエージェントについての説明
【業務効率革命】GAS Interpreter の衝撃｜ChatGPT研究所
今までで最もインパクトのあるGPTsが完成しました。 その名も、「GAS Interpreter」です。 このGPTは名前の通り、Code Interpreter のように Google Apps Script コードを生成し、その実行までを行います。 他者に使ってもらうものではなく、自分専用のプライベートGPTです。 人によっては、Code Interpreter よりも便利です。なぜかというと、インターネットアクセスができることに加えて、GAS の便利で豊富なライブラリやリソースが活用できるためです。 例を示します。 GAS Interpreter の可能性以下に示す、いくつかの業務フローの実例をGAS Interpreterで行い、業務活用への可能性を示します。 今日の予定を聞きます今日の予定を教えて下さい 正確に今日の予定を教えてくれました。 会議参加者の相手に連絡したいので、その
いまこそ学ぶLLMベースのAIエージェント入門―基本的なしくみ／開発ツール／有名なOSSや論文の紹介
大規模言語モデル（LLM）の応用例として「AIエージェント」が大きな話題の1つとなっています。 AIエージェントは、与えられた目的に対して、何をすべきか自律的に判断して動作します。 たとえば、必要に応じてWeb上の情報を検索して回答してくれたり、試行錯誤しながらプログラムを実装してくれたりします。 2024年2月現在では、OpenAIのAssistants APIやGPTs、Agents for Amazon BedrockやLangGraphなどがリリースされ、AIエージェントを開発するエコシステムも急速に発展しています。 そんな中、この勉強会では「いまこそ学ぶLLMベースのAIエージェント入門」と題して、LLMベースのAIエージェントの基本を解説します。 LLMベースのAIエージェントの基本的なしくみ（MRKLやReActなど）や各種開発ツール、有名なOSSや論文で実装されたAIエージ
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ヘルプデスクの事例で学ぶAIエージェント
AIエージェントが変えるソフトウェアのパラダイム