AgentGPT ブラウザ内の自律型AIエージェント

AgentGPT 自律型AIエージェント - AgentGPT is an autonomous AI agent within a web browser.

AgentGPT Webは、ブラウザー上でカスタマイズ可能な自律型AIエージェントを簡単に構築して展開できる自律型AIプラットフォームです。AIエージェントの名前と目的を提供するだけで、割り当てた目標を達成するために、知識を自律的に取得し、アクションを実行し、コミュニケーションし、適応するエージェントが自律的に行動するのを見ることができます。

AgentGPTの仕組みは？

AgentGPTは、特定の目的を達成するためにエージェントとして知られる言語モデルの連鎖を介して動作します。このプロセスでは、エージェントが与えられた目標を達成するために最も効果的なタスクを熟考し、それらのタスクを実行し、そのパフォーマンスを評価し、継続的に追加のタスクを生成することが含まれます。

注： AgentGPT Webは無料で2回の実行しか提供していません。GPT-4、1日あたり30エージェント、最新のプラグインへのアクセスにアクセスするには、プロバージョンに登録する必要があります。

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AgentGPTのビジョンを持つ人物は、AIの可能性を民主化し、すべての人にアクセス可能にし、協力的なコミュニティ主導のアプローチを促進することを信じています。それが正に彼らがオープンソースプラットフォームであることに大きな誇りを持つ理由です。

注：GitHubリポジトリ：reworkd/AgentGPTのガイドに従って、Dockerでローカルで実行するか、サーバーにデプロイすることもできます。

ChatGPT、AgentGPT、およびAutoGPTの違い

ChatGPTは、あなたの質問に正確で具体的な回答を提供し、深い会話を促進するために設計された非常に有用なツールです。それは複雑なトピックについて意味のある議論を維持することを助けることを目的としています。

一方、AgentGPTは、完全な自律型AIエージェントプラットフォームとして機能します。エージェントに目的を与えると、それは独立して考え、学び、行動してその目標を達成します。

AgentGPTとAutoGPTの両方は、自律型AIエージェントを中心とした印象的なプロジェクトです。ただし、主要な違いがあります。AgentGPTは、ブラウザー上でAIエージェントを作成して展開できるWebベースのプラットフォームです。一方、AutoGPTは、彼らのコンピュータ上でタスクを実行するAIエージェントを開発することを可能にするローカルで実行されるツールです。

AgentGPTを使用して鳥の分類器を構築する方法

reworkd.aiでアカウントを作成し、名前と目的を提供してエージェントを展開するだけです。

私たちの場合、AgentGPTに鳥の画像分類Webアプリケーションを開発するように依頼しました。

最初の2回で実行されたこと：

• 初期データセットの調査と選択
• TensorFlowを使用したディープラーニングモデルのトレーニング
• 適切なフレームワークを使用してWebアプリケーションを構築し、トレーニングされたモデルを展開する
• テストと最適化
• ユーザーインターフェースの強化と機能追加

最初の結果は期待に応えない場合がありますが、さらに反復することで改善の可能性があります。アプリケーションのコーディング問題が解決されるのは、およそ5回程度後だと考えられます。

結果を改善する方法

プロンプトは、言語モデルの動作を現在の目標やタスクに動的に整列させるために重要な役割を果たします。現在、AgetGPTの無料版はgpt-3.5-turboを使用しており、プロンプト内の最小の詳細も生成される結果に重要な影響を与えることが示されています。

結果を改善するためにできること：

1. 例を使用したモデルの精度向上：モデルの精度をさらに向上させるには、プロンプトとともに1つ、2つ、または複数の例を提供できます。
2. プランとソルブ（PS）：思考プロンプトの連鎖に基づく技術。モデルにステップバイステップの手順を要求することで、より正確な推論および問題解決能力を可能にし、結果を改善できます。例を確認して、AGI-Edgerunners/Plan-and-Solve-Promptingを学習してください。
3. ReAct：推論とアクションの結合を意味します。 ReActは、推論とアクション生成を単一の出力に統合する強力なプロンプト技術です。このアプローチにより、モデルは効果的に思考と行動を同期させることができ、より一貫性のある実用的な回答を生成できます。
4. プロバージョンまたはローカル展開にアップグレード：高度な機能を利用するには、GPT-4にアクセスできるプロバージョンにアップグレードするか、アプリケーションをローカルで実行してGPT-4モデルの強化された機能とパフォーマンスを組み込むことができます。

はじめに

このセクションでは、AgentGPTをローカルで設定して実行する方法を学びます。以下のコマンドに従って始めてください。

git clone https://github.com/reworkd/AgentGPT.git && cd AgentGPT
./setup.sh

開始する前に、環境が正しく構成されていることを確認することが重要です。これを実現するには、以下の手順に従ってください。

• .env.exampleファイルを./next/ディレクトリにコピーします。
• コピーしたファイルを.envに名前を変更します。
• .envファイル内の値を必要に応じて更新してください。

注意: データベース(Mysql)、バックエンド(FastAPI)、フロントエンド(Nextjs)の設定を変更することもできます。

Dockerイメージをビルドすることは、問題なくスムーズに機能するシームレスなプロセスです。続行する前に、システムにdockerがインストールされていることを確認してください。

docker-compose up --build

このコマンドを実行することで、フロントエンド、バックエンド、データベースのコンテナの作成が開始され、アプリケーションのための包括的な環境が設定されます。

注意: Dockerを使用せずにAgentGPTを開発・実行することもできます。その場合は、AgentGPTのドキュメントを読む必要があります。

ロードマップ

AgentGPTは現在ベータフェーズにあり、開発者たちは多数のエキサイティングな機能を積極的に開発しています。次に紹介するパイプラインの中身を少し覗いてみて、次に何が来るか予想してみましょう！

現在の機能

1. ユーザー管理および認証: システム内でユーザーとその認証を効率的に管理します。
2. エージェントランの保存と共有: エージェントランをシームレスに保存して共有し、コラボレーションと知識共有を確保します。
3. 多言語のダイナミックな翻訳: 多様な言語のダイナミックな翻訳を可能にし、言語の壁を越えた効果的なコミュニケーションを実現します。
4. AIモデルのカスタマイズ: 特定のニーズに合わせてAIモデルをカスタマイズし、ユニークな要件に合わせて調整することができます。

開発中の機能

1. 高度なWebブラウジング機能
2. Pythonへのバックエンドマイグレーション
3. ベクトルデータベースを使用した長期記憶
4. エージェントの操縦性
5. ドキュメンテーションの改善

結論

私たちは、高度な大規模言語モデルの時代に続いて、自律型AIエージェントの出現を目撃することになると確信しています。この革新的な発展により、私たちが仕事やタスク完了に取り組む方法が革新的に変わります。

自律型AIエージェントの登場により、目標を達成するために細かく手順を立てる必要はなくなります。代わりに、目的を定義し、例を提供するだけで、これらのエージェントは自律的に調査、実験、実行を行い、驚くべき精度で目標を達成することができます。

もっと知りたい場合は、以下を読んでみてください。

• Baby AGI: The Birth of a Fully Autonomous AI
• AutoGPT: Everything You Need To Know
• Mojo Lang: The New Programming Language
• LangChain 101: Build Your Own GPT-Powered Applications

Abid Ali Awan ( @1abidaliawan ) は、機械学習モデルの構築が大好きな認定データサイエンティストプロフェッショナルです。現在、彼はコンテンツ作成に焦点を当て、機械学習やデータ科学技術に関する技術ブログを執筆しています。Abidはテクノロジーマネジメントの修士号とテレコミュニケーション工学の学士号を保持しています。彼のビジョンは、メンタルヘルスに苦しむ学生向けにグラフニューラルネットワークを使用したAI製品を開発することです。

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