「境界を超える：LLMsの関数呼び出しの探求」
Boundary Crossing Exploring LLMs Function Calls
関数呼び出しによる大規模言語モデルと外部ツールおよびAPIのシームレスな統合の道を切り開く方法
大規模言語モデル（LLM）が外部ツールやAPIと対話できる能力を獲得した瞬間、何もかもが変わると感じました。
これによって人工汎用知能（AGI）に近づくのでしょうか？おそらくそうではないかもしれませんが、間違いなくAIの新たな時代を迎えることになります。LLMは関数に入れることができるものは何でも実行できるようになりました。これは破天荒に思えるかもしれませんが、私にとってはAGIのビジョンにより近づくものです。私は自己意識を持った機械や他のSFの物語を夢想するタイプではありません。
こんなことを想像してみてください：タスクを完全に引き受け、オンラインで作動する他のエージェントと通信し、データを取得し、望んだ結果を返すAIエージェント。この変革的な能力は、インターネットとのやり取りだけでなく、私たちの思考プロセスも再定義します。
数年後を想像してみてください：休暇を計画したいと思ったとき、最初のステップはオンラインでチケットを検索することではなく、AIエージェントにすべてを計画して整理するよう指示することです。確認メールが数通受信箱に届いたとき、それが完了したことがわかるでしょう — もしメールがまだ存在するならば — そしてクレジットカードに請求が表示されるでしょう。
しかし、あまり先のことに進みすぎましょう。現在の現実でも、プログラム上可能なことを実行するエージェントを作成することができます。ただし、あなたの努力が必要です。OpenAIモデルファミリーの新しい関数呼び出し機能に慣れ、モデルが利用するカスタムツールを作成する必要があります。
それがこのブログ投稿の目的です。これは、あなたのAIエージェントを実現するための実践的なガイドとしてお考えください — あなたの個人のGoogleカレンダーアカウントでイベントを作成できるAIエージェントです。ただし、LLMが呼び出す関数を変更するだけで、世界はあなたのものです。準備はいいですか？
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