「ゼロからヒーローへ：AutoGenがLLMを変革する方法」

『美とファッションの王道：オートジェンがLLMを革新する方法』

AutoGenとは何ですか？

AutoGenは、Microsoftが開発したプロジェクトであり、無数の自律エージェントを作成し、それらが協力してタスクを解決することができます。エージェント同士がコミュニケーションを取り、タスクを解決するためのフレームワークです。このフレームワークは柔軟性があり、異なるツールを使用しながら変更を加えることができます。

エージェントは、次に何をするかを決定し、その決定に基づいて行動を起こす仕組みです。ゲームAIもエージェントの一種であり、次の手を考えてから手を打ちます。

強化学習（人間のフィードバック）の分野では、行動の学習方法が長い間使用されてきました。

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最近では、LLMの柔軟性を活用することで、学習せずに次のステップを計画することが可能になりました。そのおかげで、AutoGPTやコードインタプリタなどのエージェントが登場しました。

また、Langchainなどのエージェントメカニズムもすでにオープンソース化されています。

しかし、LLMエージェントはプロンプトを通じてアクションポリシーを提供しますが、LLMの性能やプロンプトを通じて与えられる情報の制限により、非常に複雑なタスクの実行は困難でした。

そのため、複数のエージェントを接続することで、単一のエージェントよりも難しいタスクを実行できることが期待されます。

このようなマルチエージェントメカニズムの例には、CamelやChatDEVなどのメカニズムがあります。

このようなメカニズムはオープンソースソフトウェアに存在していましたが、ゼロから構築することは難しいことがわかりました。

その一方で、Autogen Pythonは、このような複雑なマルチエージェント会話システムを作成するために設計されたフレームワークです。新しいLLMの最高の能力を活用したカスタマイズ可能で対話型なエージェントを提供し、試してみたいと思っています。

シンプルなデモンストレーションとしてFizzBuzz問題を試してみましょう。

最も簡単な問題を解決するコードを作成し、実行し、その後、シンプルな修正を実装する手順を順を追って説明します。

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