ここ数年で起こった他の現象について話そう｡
そのひとつが､ おそらくプロンプト・エンジニアと呼ばれる新しいタイプの仕事の盛衰である｡
一時は50万ドルの年俸を要求され､ 熱烈な需要があった｡
今は少し下がっているようだ｡
上手なプロンプトの出し方を知っている人がどこにでもいるようになったこともあり､ 需要は少なくなっている｡
今は､ プロンプトを出す正しい方法についてのコンテンツがたくさんあるし､
実際にプロンプトを作ってくれるツールもあるからね｡
実際､ 人間工学はそうしたツールのひとつを持っている｡
だから､ 今では比較的一般的になっている｡
もうひとつの現象は､ カスタムグッツである｡
OpenAIにはGPTストアがあり､ 一時期すごい人気だった｡
この時点で少し飽和状態になっている｡
GPTやgptsのカスタムを作ることに人々は疲労していると思う｡
GPTストアは今でもそれなりに人気があり､ そこに行けばさまざまな種類のチューニングされたgptを試すことができる｡
そしてもちろん､ 人間とLLMが一緒に協力できる共同パイロットの出現も非常に重要だった｡
有名なところでは､ マイクロソフトのコパイロットが世界を席巻した最初のものだったと思う｡
GitHubのコパイロットはもちろん､ 多くのアプリケーションに組み込まれているコパイロットは他にもたくさんある｡
そしてある意味､ 私たちは先ほどキャンバスでそれを見たようなものだ｡
そして､ 今話題の新しいトレンドは､ エージェント化､ つまり複数の意志決定者が協力して問題を解決するエージェント型AIの活用です｡
より複雑な問題は､ より小さなステップや小さなタスクに分解され､
それぞれのステップに取り組むために､ 特に調整されたllmsが使用される｡
LMSは､ 人間とのチャット・インターフェースのためだけに存在するのではなく､
複数のチャットにまたがる､ ある種の時間的地平を潜在的に持っているのです｡
つまり､ 自律性､ 記憶力､ タスクを計画する能力､ タスクを細分化する能力､ これらはすべてエージェントAIの核となる要素なのだ｡
コースの間､ 何度かこの話に戻りますが､ 特にコースの最後の第8週では､
完全なAgentic AIソリューションを構築します｡
興奮しすぎたりはしない｡
私たちが最後に作り上げるものの一部として､ 7人のエージェントが協力する｡