でも､ 今週の企画はとても良かったと思うし､
とても楽しめた｡
今は走っているし､ とても気に入っている｡
絶対に気に入っているし､ 早く乗り込んで皆さんにお見せしたい｡
そして､ いつものようにイントロダクションから始めよう｡
しかし､ すぐにコードに取りかかるつもりだ｡
だから､ 私たちは巨大な "I "の中に深く入っていくことになる｡
とてもホットな話題だ｡
今､ 誰もが満足できないものなんだ｡
この7週間半の間にすでに取り組んできたLMSのさまざまな構成要素について､
より深く学ぶ機会として利用するのです｡
そこで今日は､ エージェント的なワークフロー､ エージェントフレームワークについて話し､ そしてエージェントフレームワークを構築する｡
RSSフィードを見て見つけたお得な情報を､ プッシュ通知で送ることができる｡
つまり､ すべてのピースを組み合わせて解決策を導き出すのだ｡
ではその前に､ エージェント型AIとは何か､ エージェントのワークフローとは何か､ これらすべてについて簡単にお話ししましょう｡
正直なところ､ この曖昧な用語はさまざまなグループによっていまだに使われ続けている｡
だから､ いろいろな意味で使われている｡
しかし､ 一歩引いて考えてみると､ 前の週にも少し触れましたが､ 一歩引いて考えてみると､
エージェント型AIの特徴や重要な側面は､ これら5つの要素から成り立っていると考えることができます｡
そして､ これ以上だと言う人もいれば､ これ以下だと言う人もいるのは間違いない｡
しかし､ 私はこの5つがビッグ5だと思う｡
つまり､ まず第一に､ エージェント・ソリューションとは､ より大きな問題､ より複雑な問題を､
LMSや通常のソフトウェアで実行できる可能性のある小さな断片に分割することができるものである｡
しかし､ より困難なタスクを分解する能力は､ エージェント・ソリューションの特徴であることは間違いない｡
これまで様々な場面で取り上げてきたツールの使用､ 関数呼び出し､ 構造化されたアウトプット｡
これもまた､ エージェント・ソリューションの権限に含まれることが多い｡
LMSに単なる会話以上のものを与えるという考え方は､ プロンプトが表示され､ チャットの返答を返すというものなのでしょうか｡
しかし､ それはよりタイトな構成にフィットするものだ｡
この特定のJSONフォーマットでの出力が必要なのです｡
異なるアクティビティを実行するために､ これらの異なる関数を呼び出すことができる｡
つまり､ それがエージェントAIと環境にどのようにフィットするかということだ｡
フレームワーク環境｡
それに対するさまざまな言葉｡
しかし､ サンドボックスのようなものがあれば､ すべての異なるエージェントが利用できる機能を提供することができる｡
その典型的な例が､ メモリのようなものだろう｡
すべてのエージェントが､ 過去に起こったことを反映した情報を共有できるようなものがあれば､
それはエージェント環境であり､ 異なるエージェントが何らかの方法でお互いを呼び出せるようにするものだ｡
それから､ これは必需品ではないものの例だ｡
これがなければエージェント・ソリューションがないというわけではない｡
しかし､ エージェント・ソリューションでは､ 計画エージェント､ つまり､ どのタスクをどの順番で行うかを決定するエージェントを持つことが多い｡
繰り返しになるが､ 普通､ この話をするとき､ プランニング・エージェントというのは､ LLM（法学修士号）のような､
ある仕事を引き受け､ これとこれとこれをやりたい､ と考えることができる人のことを想像すると思う｡
しかし､ LLMである必要はない｡
5つのステップを踏むだけの簡単な問題なら､ そのステップを呼び出すPythonのコードを書けばいいし､
JSONの設定ファイルでもいい｡
しかし､ このボックスにチェックを入れるには､ あなたの､ あなたの､
あなたのプランナーとみなされる何かが必要で､ 必ずしもそれが必要というわけではありません｡
主体的なものとそうでないものを区別する唯一の基準は､ おそらく自律性だろう｡
つまり､ エージェント型AIソリューションには､ 人間とのチャットを超越した何らかの存在があるという考えだ｡
というのも､ 私たちのラグ・ソリューションのようにQ&Aチャットをしたことがあり､
保険会社について話したのですが､ 明らかにそのチャットにメモリがありました｡
私たちの航空会社のチャットにもメモリがありましたが､ それは自律型AIとはみなされません｡
メモリが存在するのは､ そのアプリを実行し､ 人間がそのアプリとやりとりしている間だけだ｡
それ以上の存在感はなかった｡
だから､ 自主性という考え方もある｡
そして､ このものには､ より永続的な存在があるのだという､ ある種の感覚がある｡
と言って､ 舞台裏で動いている｡
ちょっと不思議に聞こえるかもしれないが､ そんなことはない｡
おわかりのように､ 基本的に､ 実行中のプロセスがある場合､ そのプロセスは何らかのアクティビティを実行している｡
必ずしも人間的な交流が必要なわけではない｡
それがエージェント・ソリューションのようだね｡
だから､ 一言で言えば､ 超クリアなものがあるわけではないんだ｡
定義
そして､ 複数のモデルが関与する難しい問題を解決するAIソリューションを扱う場合､
多くの場合､ そのモデル間の連携が必要となり､ 単なるプロンプトとレスポンスだけではありません｡
私たちが慣れ親しんでいるチャット・インターフェースは､ そのようなものはすべてエージェント型AIソリューションと考えられている｡
現在､ エージェント機能を提供するフレームワークはたくさんある｡
ランシャンにはたくさんのエージェント能力がある｡
ハグすることで手に入る道具がある｡
グラディオは何かを持っているし､ 他にもたくさんある｡
中にはノーコードと呼ばれるものもある｡
つまり､ 異なるモデルをつなぎ合わせているだけなんだ｡
中には､ ラング・チェーンのオファーのように､ より多くのコードが絡むものもある｡
しかし､ 私があなたに言いたかったことのひとつは､ これらのプラットフォームの多くがLlmsの周りに抽象化を施しているということです｡
私たちが以前Lang Chainに出会ったとき､ Ragがそうであったように｡
そして､ この種のエージェント型AIソリューションを構築するには､ そのような抽象的な概念は必要ない｡
私たちはLlmsに直接電話する方法を知っているし､ 自分たちだけでできる｡
LMSを稼働させ､ 適切な情報を適切な人に送ることができる｡
LMは現在､ LMエンジニアリングのマスターであり､ あと5%でマスターになれる｡
それはあなたの能力の範囲内だ｡
このセッションでは､ エージェントAIのフレームワークを構築するために､ エージェントクラスを作成し､
Pythonのコードを使ってエージェントが動作するようにします｡
私たちはそれらをコラボレーションさせ､ 私たち自身のコードでつなぎ合わせる｡
そして､ エージェント間でどのような情報がやり取りされているかを実際に見ることができる｡
でも､ もちろん､ 既製品の抽象化レイヤー製品を使うこともできる｡
お望みなら
Langshanや他の会社から入手可能なものを調べることができる｡
今やっていることの一部をやり直すのも面白いかもしれない｡
おそらく､ 既製品のどれかを使えば簡単にできるだろう｡
でも､ 私たちとしては､ もっと細かいことを知りたい｡
私たちは実際に小さなエージェントフレームワークを構築し､ 私たちが解決しようとしている問題､
つまりインターネット上のお得な情報をかき集めて､ それを見つけたら私たちにメッセージを送るという問題を解決するために､
複数のllmsに参加してもらうつもりです｡
そのフレームワークがどのようなものか､ 手っ取り早く思い出してみよう｡
我々の建築とは何か？
これが私たちが組み立てているワークフローだ｡
3つのモデルが動いていて､ それらを呼び出すアンサンブル・エージェントがいる｡
他のモデルを呼び出すアンサンブルモデルは､ 何年も前からあるものだからだ｡
しかし､ このフレームワークに参加し､ ログを取るという同じ構造､
同じ機能を持つ別のクラスとして動作しているので､
これらを別のエージェントとして考えるのは理にかなっています｡
ただ､ シンプルにするために､ 直接呼ばれるようにしているだけだが､ 確かにそうすることもできる｡
私は､ これらの3つの異なるモデルを実行するエージェントは別々であり､ それぞれのエージェントを呼び出し､
それらのエージェントと協力し､ 線形回帰の重みを適用して､ 商品の価格のアンサンブルを与えるアンサンブル・エージェントがいることを提案することにしました｡
スキャナー・エージェントは前回見たものだ｡
これはエージェントだ｡
私たちはスキャナーのエージェントに電話をかけて終わりにした｡
フィードを収集し､ Gpt4ゼロを呼び出すことで､ 各取引の簡潔な説明とそれに関連する価格帯を見つけることができる｡
そして､ それをまとめている｡
入力メモリがあったことを覚えているだろうか｡
記憶とは､ 過去にすでに表面化した取引を表面化させないように指示することだ｡
メッセージング・エージェントは､ あなたの携帯電話にプッシュ通知を送る､
とてもシンプルなものです｡
活動を調整することができるプランニング・エージェント｡
LMではなく､ 単純なPythonスクリプトになるだろうが､ 簡単にLMにすることができる｡
それからエージェント・フレームワーク｡
ええと､ 全然派手じゃないよ｡
それは単に､ これらすべてのエージェントを持っていて､ メッセージングを続けることができるものだ｡
そして､ それが今日のエージェント・フレームワークの作成となる｡
そして明日は､ そのすべてを包み込み､ 素晴らしく見せるユーザー・インターフェースを構築する｡
でも､ もう十分やる気を出してもらえたと思う｡
JupyterLabで会おう｡