このAI論文は、自律言語エージェントのためのオープンソースのPythonフレームワークである「Agents」を紹介しています

This AI paper introduces Agents, an open-source Python framework for autonomous language agents.

カスタマーサービス、コンサルティング、プログラミング、執筆、教育などのタスクでは、言語エージェントは人間の労力を削減することができ、人工一般知能(AGI)に向けた潜在的な第一歩となります。AutoGPTやBabyAGIなどの言語エージェントの潜在能力を示す最近のデモンストレーションは、研究者、開発者、一般の観客から多くの注目を浴びています。

経験豊かな開発者や研究者でも、これらのデモやリポジトリのほとんどは、エージェントをカスタマイズ、設定、展開するのに適していません。これは、これらのデモンストレーションが、言語エージェントの潜在能力を強調する概念実証の一環であり、徐々に開発およびカスタマイズ可能なフレームワークではないためです。

さらに、研究によると、これらのオープンソースソースの大多数は、ジョブの分解、長期記憶、ウェブナビゲーション、ツールの使用、複数エージェントの通信など、基本的な言語エージェントの機能のほんの一部しかカバーしていないことがわかっています。また、現在使用されている言語エージェントフレームワークのほとんど(もしくはすべて)は、短いタスクの説明とLLMの計画と行動能力に完全に依存しています。異なる実行間での高いランダム性と一貫性のため、言語エージェントは修正や微調整が困難であり、ユーザーエクスペリエンスが低いです。

AIWaves Inc.、浙江大学、ETH Zürichの研究者は、LLMを活用した言語エージェントをサポートするオープンソースの言語エージェントライブラリおよびフレームワークであるAGENTSを提案しています。AGENTSの目標は、言語エージェントのカスタマイズ、調整、展開を可能な限り簡単にすることです。非専門家でも利用できるようにする一方で、プログラマーや研究者にとっても拡張性のあるプラットフォームであることも重要です。ライブラリは以下のコア機能も提供しており、これらを組み合わせることで柔軟な言語エージェントのプラットフォームとなっています。

長短期記憶:AGENTSはメモリコンポーネントを組み込み、言語エージェントがスクラッチパッドを使用して短期作業メモリを定期的に更新し、VectorDBと意味検索を使用して長期記憶を保存および取得することができます。ユーザーは設定ファイルのフィールドに値を入力するだけで、エージェントに長期記憶、短期記憶、または両方を与えるかどうかを決定できます。

ウェブナビゲーションとツールの使用:外部ツールの使用とインターネットの閲覧能力は、自律エージェントのもう一つの重要な特性です。AGENTSはいくつかの一般的に使用される外部APIをサポートし、他のツールを簡単に組み込むための抽象クラスを提供しています。ウェブ検索とナビゲーションを特殊なAPIとして分類することにより、エージェントがインターネットを閲覧し情報を収集することも可能にしています。

複数エージェントの相互作用:AGENTSはカスタマイズ可能なマルチエージェントシステムとシングルエージェントの機能を許可しており、ゲーム、社会実験、ソフトウェア開発など、特定のアプリケーションに有用です。AGENTSの「動的スケジューリング」機能は、マルチエージェント間の通信において新しい機能です。動的スケジューリングにより、コントローラーエージェントが「モデレーター」として機能し、役割と最近の履歴に基づいて次のアクションを実行するエージェントを選択することができます。動的スケジューリングを使用すると、複数のエージェント間でより柔軟かつ自然なコミュニケーションが可能です。開発者は設定ファイルでコントローラーのルールを定義することで、コントローラーの動作を簡単に変更できます。

人間とエージェントの相互作用:AGENTSは単一エージェントおよびマルチエージェントのシナリオで、1人以上の人間と言語エージェントの相互作用とコミュニケーションを可能にします。

制御性:AGENTSは、標準的な作業手順(SOP)として知られる象徴的な計画を使用して、制御可能なエージェントの開発に革新的なパラダイムを提供します。SOPは、エージェントがタスクを実行する際に直面するさまざまな状況と、状態間の遷移ルールを記述したグラフです。AGENTSのSOPは、特定の活動や手順を実行する方法を詳細に指定した、手作業で記録された詳細な指示の集合です。これは現実の世界のSOPに似ています。LLMは、ユーザーが個別に変更および微調整しながらSOPを生成することができます。展開後、エージェントは各状態に対して設定された指示と基準に従って動作し、外部の世界、人々、他のエージェントとの相互作用に応じて現在の状態を動的に変更します。象徴的な計画の登場により、エージェントの振る舞いに対して細かい制御を提供し、安定性と予測性を向上させ、調整とエージェントの最適化を容易にします。

チームは、AGENTSが言語エージェントの研究者にとって研究をより容易にし、言語エージェントを活用したアプリケーションを作成する開発者にとっても便利になり、非技術的なユーザーでも独自の言語エージェントを作成および変更できるようになることを望んでいます。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

機械学習

「2024年のソフトウェア開発のトレンドと予測18」

2024年のソフトウェア開発の世界は、急速な技術の進歩と同時に進化するセキュリティの課題に備えています

機械学習

Falcon AI 新しいオープンソースの大規模言語モデル

はじめに Open AIによるGPT(Generative Pre Trained)の発表以来、世界はGenerative AIによって大いに沸き立っています。そ...

AI研究

希望、恐怖、そしてAI:AIツールに対する消費者の態度に関する最新の調査結果

米国の消費者が人工知能(AI)に関する意見と認識について述べた最新の「Trust Survey」の結果を明らかにしたThe Vergeの報告...

人工知能

「Azureプロジェクト管理のナビゲーション:効率的な運用と展開についての深い探求」

「エキスパートのストラテジーを使用して、シームレスな操作と成功した展開に必要なキーワードを明らかにし、Microsoft Azure...

データサイエンス

LinkedInのフィード進化:より詳細かつパワフルな機械学習、そして依然として人間も重要

LinkedInのフィードとインフラの最新更新について読むと、人間を中心に据えた原則を技術用語と実装に繋げる方法が解説されて...

AIニュース

「InstagramがAIによって生成されたコンテンツにラベルを付けるようになりました」

人気のあるソーシャルメディアアプリInstagramは、プラットフォーム上のコンテンツを認識する方法を革新する画期的な機能を開...