AutoGPT のスター数は 100,000 を超えています。これは、自律エージェントを体系的に紹介する最初の記事です。

GitHub では、AutoGPT のスター数が 100,000 を超えました。これは、人間とコンピューターの新しい対話方法です。AI に最初に何をするか、次に何をするかを指示する必要はありません。たとえそれが「最高のものを作成する」という単純なものであっても、その目標を設定するだけです。世界のアイスクリーム。」同様のプロジェクトには BabyAGI などがあります。この自律エージェントの波は何を意味するのでしょうか?それらはどのように機能するのでしょうか?彼らは将来どのようになるのでしょうか？現段階でこの新しいテクノロジーを試すにはどうすればよいでしょうか?この記事では、Octane AI の CEO 兼共同創設者である Matt Schlicht が詳しく説明します。

人工知能を使用すると、コンテンツの推奨、コピーの作成、質問への回答、さらには現実の生活のような写真の生成など、非常に特殊なタスクを実行できます。 AI にどのタスクを完了するかを指示すると、AI がそのタスクを完了するので、非常に簡単です。

しかし、AI がこれらすべてのタスクをリストするのを手伝いたくない場合はどうすればよいでしょうか?単なるツール以上のチームメイトが欲しい場合はどうすればよいですか? AI に自分で考えてもらいたい場合はどうすればよいでしょうか?

「世界一のアイスクリームを作る」といった漠然とした目標でも設定できる AI ツールを作成したと想像してください。 To Do 項目をリストし、進行に合わせて新しい項目を追加します。その後、目標を完了するまでこのプロセスを繰り返します。

これはまさに「自律エージェント」が行うことです。これらは AI 開発者の間で最も急速に成長しているトレンドの 1 つですが、これまでのところ、ほとんどの人はそれに気づいていません。 (この記事の執筆時点では、自律エージェントについて書いた主流の出版物はありません。そして、その導入以来、自律エージェントについて報告しているのはほんの一握りです。したがって、これを読んでいるということは....詳細については、こちらをご覧ください。)

#自律エージェントとは何ですか?なぜ彼らの背後には大きなチャンスがあるのでしょうか?それらはどのように機能するのでしょうか?彼らは将来どのようになるのでしょうか？どのように作成または使用できますか?

これはまさに私があなたの質問に答えます。

「[インテリジェンス] 自律エージェントは、多くの場合、自動化の自然なエンドポイントです。原則として、エージェントは他のプロセスを自動化するために使用できます。これらのエージェントが高度に洗練されると、想像するのは難しくありません。信頼性が高く、さまざまな分野や業界の自動化の程度は飛躍的に増加します。」 ——NVIDIA 機械学習専門家、Bojan Tunguz 氏

自律エージェントとは何ですか?

自律エージェントは、AI によって強化されたプログラムです。目標が与えられると、自分でタスクを作成し、タスクを完了し、新しいタスクを作成し、タスク リストの優先順位を変更し、新しい上位のタスクを完了し、目標が達成されるまでこのプロセスを繰り返すことができます。

上の説明をもう一度読んでください。単純ですが、クレイジーです。

「自律型インテリジェンスの開発傾向から判断すると、誰もがマネージャーになることが期待されています。」 - BabyAGI 創設者、中島洋平

自律型エージェントは次のように設計できます。ソーシャルメディアアカウントの管理から市場への投資、最高の児童書の作成まで、何でもやります。

「これは本当ですか? 今すぐ実現できますか?」

はい、SF のように聞こえるかもしれませんが、これらは現実です。コーディング方法を知っていれば、数分でデザインできます。そしてこれはほんの始まりにすぎません。

「人々は、退屈な手作業の作業に多くの時間を浪費することがよくあります。コンピューターがこれらの作業を実行できるようになると、人々はより創造的な追求や、現在人間にしかできないことを自由に行うことができるようになります。自律エージェントこれにより、人々はより短い時間でより多くのことを達成できるようになり、時間が経つにつれて、人々が画面を見つめる時間も減ります。」 — —Erica Brescia 氏、マネージング ディレクター、Redpoint

自律エージェントを実現するために必要なプログラミング技術やAIは、非常に現実的かつ極めて斬新です。 AutoGPT、BabyAGI、Microsoft の Jarvis など、多くのオープンソース プロジェクトが AI コミュニティや Github で人気があります。

オープンソースの自律エージェント コード ベースの作成から最初の 2 週間で、100,000 人近くの開発者が自律エージェントを構築し、最適化し、その機能の上限を見つけてきました。この作業はまだ始まったばかりです。これらの概念が発明される数週間前に作成されました。現在、このテクノロジーを使用する開発者の数はますます増加しています。

「AI エージェントはどこにでも存在します。数十億ドル規模の企業は、AI エージェントを小規模に導入することになります。チームによって開発されました。」 ——Ben Tossell、Ben's Bites AI Newsletter pytorch などの創設者。

Auto-GPT Github の人気は、歴史上のどのコード ベースよりも急激に高まっています。

これは SF ではありません。多くの人は、これらの自律エージェントが真の汎用人工知能 (「AGI」) の始まりであると信じています。AGI は、感覚を獲得して「生きた」人工知能を表すために使用される用語です。

「自律エージェントは、最終的に事実知識のすべての応用を商品化するかもしれません。事実知識、創造性、感情、戦略的ビジョンなどへのアクセスも普遍的に利用できるようになれば、人間の資質はより貴重なものになるでしょう。」 「しかし、事実の知識の応用が商品化され、人間の集合的な知識が停滞し始める世界で、個人や企業が経済的優位性を得ようとするにつれ、知識はますます独占的になる可能性も高い。」―トニー・フー、元代理人FBI の新興テクノロジー担当ディレクター、Bondoo AI の共同創設者 これはブラウザーにインストールされ、人々がピザを注文するのに役立ちました。

「ドミノスのワン ヴァンダービルトに配達される、トッピングのない大きなピザを注文してください」と言うだけで、自動的に注文されます。

#HyperWrite の自律エージェントはブラウザを制御してピザを注文します。

あるいは、スタンフォード大学と Google が行ったこの実験をご覧ください。この実験では、25 人の自律エージェントからなる仮想都市を作成し、そのうちの 1 人にバレンタイン デー パーティーを企画するよう指示しました。この例はおそらくさらに印象的です。

これらの自律エージェントによってシミュレートされた人々は、日々を過ごし、お互いに話し、新しい思い出を作り、最終的にはほとんどの人々がバレンタイン デー パーティーのことを聞き、参加することになりました。

画像出典: 「Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior」

つまり、自律エージェントは実在するということです... ここで疑問が生じます: エージェントに目標を伝えるだけで、エージェントは永久に自動で管理してくれるのでしょうか?

#答えは「はい」です。 目標を設定するだけで、残りは自律エージェントが完了します。本当に優秀な社員やチームメイトのような存在です。ただし、必要に応じて、特定の重要な意思決定の瞬間に連絡する独自の自律エージェントを設計して、リアルタイムで共同して作業を指示できるようにすることができます。

"これは原始的な AGI です。LLM をループでラップするだけで、独自に推論、計画、思考、記憶、学習できる自律エージェントを取得できることは注目に値します。適切なパッケージ化とプロンプトを使用すると、 、LLM は無限の可能性と柔軟性を解き放つことができます。全体のコンセプトはまだ 1 か月も経っていませんが、LLM から構築された複雑なエージェントが世界にどのような影響を与えるかを見るのが待ちきれません。」 ——Runway# の創設者兼 CEO、Chen Siqi 氏

##目標の分析とタスクの割り当てに加えて、自律エージェントには次のような一連の機能もあります。 #インターネットの閲覧とアプリケーションの使用;

#長期記憶と短期記憶;
コンピュータを制御する;
GPT などの大規模言語モデル (LLM) を使用して、分析して要約し、意見を出し、答えを出します。
• さらに、これらの自律エージェントにはあらゆる形状とサイズがあります。ユーザーが何をしているのか分からずに舞台裏で実行されるものもあれば、上の例のように目に見えるものもあって、ユーザーは AI のあらゆる「思考」を追跡できます。
「自律エージェントを使用すると、誰もが国家元首のように生活できるようになります。質問するだけで、あとは自律エージェントが処理してくれます。日常的なことや日常的なことに頭を使う必要はありません。 ”——Chris Yeh

次に、わかりやすい例を使って説明します。研究を支援できる自律エージェントがあり、研究の特定の概要について知りたいとします。トピックの最新ニュース、Twitter に関するニュースと言う:

エージェントに「あなたの目標は、Twitter に関する最新ニュースを見つけて概要を送っていただくことです」と伝えます。

## したがって、エージェントはターゲット タスクを認識した後、OpenAI の GPT-4 およびその他の AI を使用して読んでいるコンテンツを理解し、最初のタスクである「タスク: 検索」を提案します。 Google の Twitter 関連ニュース";

• 次に、エージェントは Google で Twitter ニュースを検索し、人気のある記事を見つけて、リンクのリストを返します。最初のタスクが完了します。
• エージェントは、主な目標 (Twitter に関する最新ニュースを検索し、概要を送信します) と、何を達成したか (Twitter に関するニュースを大量に取得する) を確認します。 Twitter ニュース リンク) を作成し、次のタスクを決定します。
• その後、2 つの新しいタスクが提案されます: 1) ニュースの概要を書く。 2) Google 経由で見つかったニュース リンクの内容を読みます。
• エージェントは作業を続行する前に少しの間一時停止します。これらのタスクの順序が正しいことを確認する必要があります。 。最初に要約を作成する必要がありますか?エージェントはこれに同意せず、Google で見つけたニュース リンクのコンテンツを読むことが最優先であると判断しました。
• エージェントは記事のコンテンツを読んでから、次のページに戻ります。もう一度リストを実行します。コンテンツを要約するために新しいタスクを追加したいと考えていますが、そのタスクは既に ToDo リストに含まれているため、自律エージェントは追加しません。
• エージェントは to をチェックします。 -do list、のみ 残りの項目は読んだ内容を要約するものでしたので、それを実行しました。この時点で、ユーザーの要求に応じて概要が送信されます。
#以下の図は、自律エージェントがどのように機能するかを示しています:

出典: BabyAGI by Yojei Nkajima

この新しいパラダイムは始まったばかりですが、完璧ではなく、世界を席巻していませんが、コンセプトは非常に強力であり、成長し続けています継続的な開発と実験により、それはすぐに私たちの日常生活に統合されるでしょう。 「これは間もなく多くの業界を変えるでしょう。自律エージェントを使用することで、人々は同時に多くのことをより簡単に実行できるようになります。タスクを与えるだけで、それが実行されます。これまでのところ、これは次のとおりです」非常に強力な概念... 「——Barsee、The AI Valley Newsletter 創設者」

自律エージェントとは何かをより高度に理解した後、なぜ自律エージェントがそのような効果をもたらすことができるのかについて説明しましょう。大きなチャンス?

詳しく見てみましょう。

「必要な情報をより早く入手できれば、私たちは思考や行動に集中できるようになるでしょうか?この AI エージェントはより多くのタスクを実行できるため、人々は退屈な作業に費やす時間を減らすことで、 " - Octane AI のアカウント管理ディレクター、Marina Pérez 氏

自律型エージェントが代表的な理由これは大きなチャンスです。

人間を従業員として雇用するだけでなく、自律型エージェント AI の形で雇用するという選択肢も間もなく得られるようになるのは明らかです。

「AutoGPT や ChatGPT などのツールを併用する 1 ～ 2 人のスタートアップの数が大幅に増加するのを目にするまで、そう長くはかからないと思います。彼らは 100 位を達成できるでしょう。 「これまで得られていたメリットを最大限に活かします。人間規模のスタートアップが期待できる進歩です。長期的には、ほとんどの仕事は AutoGPT に置き換えられると思いますし、置き換えられるでしょう。」 - Lore 創設者 Nathan Lands

人間を雇うのと同じくらい費用がかかるのに、彼らは決して眠らず、決して辞めず、信じられないほど効率的に働きます。

「2013 年に Product Hunt を始めたときの私のビジョンの 1 つは、ソフトウェア製品を構築する障壁は今後も下がり続け、小規模なチーム (または個人) がこれまでよりも早く開発できるようになるという信念でした。 . ソフトウェアを独立して作成すること。人工知能と自律エージェントによって推進され、これが今日ほど現実になったことはありません。これは一部の人々に不安をもたらし、他の人々にはチャンスをもたらし、このテクノロジーのスケールを利用して、より少ない人数でアイデアを実現しようとしています。 「最終的には、消費者は、企業間の熾烈な競争の継続と、新しいソリューションの継続的な出現を通じて利益を得るでしょう。」——ライアン・フーバー氏、Weekend Fund および ProductHunt 創設者

これらの自律エージェントは、あらゆる業界で、考えられるあらゆるタスクに使用できます。以下の画像はほんの数例を示しています:

リストは数え切れないほどあります。 人間ができることは、自律エージェントが (最終的には、しかし近いうちに、場合によってはすでに) よりうまくできるようになるでしょう。

# 「音楽業界は、アーティストと成功の間にあまりにも多くの不必要なことを押し付けています。これらのことでアーティストは純収入の 35% 近くを犠牲にしています。自律型インテリジェンス エンティティは、マーケティング戦略の策定と実行、ファンとの交流、コミュニティの構築、会場の予約、契約交渉などが可能になり、アーティストのお金と時間を節約できるのです」 ——ヴェニス ミュージックの共同創設者でレディー ガガの元マネージャー、トロイ カーター

チャンスをつかむにはどうすればよいでしょうか?非常に現実的な機会が 2 つあります。

自律エージェントを自分で作成し、他の人が雇用できるようにします。

個人の生活やビジネスの質の向上に役立つ自律エージェントを雇用します。生産性。

「自律型エージェントは、テクノロジーだけでなくビジネス全体においても次の波です。10 年以内に、完全に自律型エージェントを使って構築された数十億ドル規模の企業がいくつか誕生すると私は予想しています。それは避けられないことです。」 — Ben Parr 氏、Octane AI 共同創設者兼社長

一人の人間が会社を設立し、そのチームに自律エージェントしかいない世界を想像してみてください。あなたが生きているうちに、1 人のチームがこれを実現し、時価総額 10 億ドルを超えるのを目にすることになるでしょう。これを達成するには、通常、非常に多くの人が協力する必要があります。

「大規模なパーソナライゼーションは、非常に興味深いユースケースになるでしょう。人間が実行する自動運転の複数ステップのプロセスを独立して制御できるようになります。今日では、パーソナライゼーションの生成、画像、ビデオ、Web サイト、さらには電子メール、さらには一斉電話も含まれています。多くの関心を集める可能性のある使用例の 1 つは、販売開発です。」--Omar Pera 氏、Meta 社人工知能製品責任者

さて、初期段階では、自律エージェントを構築するか使用するかにかかわらず、先行者は、これらのシステムをまだ活用していない競合他社よりも大きな利点を得ることができます。

「近い将来、私が作成に関与しなくても、ランチ ミーティング、電話会議、面接がカレンダーに表示されるようにしたいと考えています。私のエージェントとそのエージェントの両方がそれを実行できます。この時点で、細かいことはすべて片付いています。あとは現れるだけです。」 - ヒュー・ハウイー、ニューヨーク・タイムズ紙のベストセラー「WOOL」著者

読んでみてこの記事では、あなたはすでに世界の 99% より先を行っているでしょう。これらの自律エージェントがどのように機能するかについてさらに詳しく見てみましょう。

"自律エージェントには、小規模なコンテンツ作成者やコミュニティ メンバー、特に創造的な想像力を持つメンバーの成果を向上させる可能性があります。これは多くの Web3 プロジェクトにとって恩恵となるでしょう。(" "Web3.0")現在のインターネットの基礎となるプロトコルである「ワールド ワイド ウェブ」から派生したもので、機械があらゆる情報を読み取ることができ、Web サイトはその情報に基づいてインテリジェントな選択とより良い情報 (人工知能) を提供できることを意味します。ユビキタス (モノのインターネット)、そしてさらに重要なのは、インターネット上のデータの所有権が分散化されることです。)」 - Axie Infinity 共同創設者、Jeffrey Zirlin

自律エージェントの仕組み

自律エージェントがどのように機能するかについてはすでに一般的に理解されていますが、全体的なフレームワーク バージョンを提供し、いくつかの自律エージェントを徐々に詳しく説明していこうと思います。エージェントの例が役立つ場合があります。

# 「私は今、AI を全体として見ていますが、私たちは AI を人工知能アシスタントに進化させる構築段階にいます。アイアンマンのジャービスやインターステラーの TARS のような映画です。

今こそフレームワークを構築する時期です。AI 自体はまだ改善されているため、与えられた答えは完璧ではない可能性があり、含まれる可能性があります。しかし、過去 6 か月間の人工知能の進歩を振り返ると、今後 1 ～ 2 年の AI の進歩はほとんど想像できないと思います。 — Jenny Reece 氏、Microsoft の Consumer Insights マネージャー

自律エージェントの一般的なフレームワークは次のとおりです:

初期化の目標: AI の目標を定義します。

• タスクの作成: AI は、最近完了した X タスク (存在する場合) のメモリをチェックし、それを使用します。最近完了したタスクの目標と環境は、タスクを生成するために使用されます。新しいタスクリスト;
• タスク実行: AIが自律的にタスクを実行;
• メモリストレージ: タスクと実行結果はベクトルデータベースに保存されます。
• フィードバック収集: AI は、完了したタスクに関するフィードバックを外部データまたは AI 内部対話の形式で収集します。このフィードバックの結果は、適応プロセス ループの次の反復に通知するために使用されます。
• ##新しいタスクの生成: 人工知能は、収集されたフィードバックと内部対話に基づいて新しいタスクを生成します。
• #タスクの優先順位付け: AI は、目標を確認し、最後に完了したタスクを確認することで、タスク リストの優先順位を再設定します。
• タスクの選択: AI は、タスクの優先順位を選択します。リストの一番上のタスクを選択し、ステップ 3 で説明されているようにそれらの実行を継続します;
• 反復: AI は連続ループでステップ 4 から 8 を繰り返し、システムに情報、フィードバックを提供します。そしてニーズの変化。 Octane AI エンジニアリング ディレクター、ガブリエル メネゼス氏 仕事や反復的なタスクを自動化する人々、これらのエージェントには私たちの働き方に革命をもたらし、私たちの精神エネルギーをより有意義な追求に向けることができる可能性があることがわかりました。」
• 表示例

例 1: ソーシャル メディア マネージャー自律エージェント

ソーシャル メディア アカウントの管理にソーシャル メディア マネージャーを雇うのではなく、自律エージェントが非常に低コストで 24 時間 365 日のインテリジェンスを備えてすべてを行ってもらいたいとします。

「これは単なる仮想アシスタントではありません。これは、すべてのオンラインでの仕事、研究、さらにはエンターテイメントを加速する革命です。以前はオンラインで行うのに数時間、数日、数か月かかっていたことが、今では可能になります。バックグラウンドで数分で完了します。」 — Sharon Zhou 氏、スタンフォード大学 CS 教員、元 Google 機械学習プロダクト マネージャー

自律エージェント フレームワークは次のようになります:

• 目標の初期化: ターゲット ユーザー、ソーシャル メディア プラットフォーム、コンテンツ カテゴリ、投稿頻度などの初期パラメータを設定します。
• データ収集: 過去のソーシャルに関する情報を収集します。メディア 投稿、ユーザー インタラクション、プラットフォーム固有の傾向に関するデータ。これには、「いいね！」、シェア、コメント、その他のエンゲージメント指標が含まれる場合があります。
• コンテンツ分析: 収集したデータを分析して、ターゲット視聴者やインフルエンサーに関連するパターン、トレンドのトピック、ハッシュタグを特定します。このステップには、コンテンツとそのコンテキストを理解するための自然言語処理と機械学習技術が含まれる場合があります。
• コンテンツ作成: 分析に基づいて、コンテンツのアイデアを生成し、コンテンツに適したソーシャル メディアを作成します。プラットフォームと視聴者の好みの投稿。これには、AI を使用してテキスト、画像、またはビデオを生成したり、ユーザーが作成したコンテンツや他のソースから厳選されたコンテンツを組み込んだりすることが含まれる場合があります。
• スケジュールの計画: プラットフォーム固有の傾向に基づいて、視聴者のアクティビティと希望の頻度によって、各コンテンツを投稿する最適な時間が決まります。それに応じて投稿をスケジュールします。
• パフォーマンス監視: 「いいね!」、シェア、コメント、クリックスルー率などのエンゲージメント指標に基づいて各投稿のパフォーマンスを追跡します。可能であれば、ユーザーのフィードバックを収集して、視聴者の好みの理解をさらに深めます。
• #繰り返しと改善: パフォーマンス データとユーザーのフィードバックを分析して、改善の余地がある領域を特定します。これらの洞察を組み込むために、コンテンツ戦略、作成、計画プロセスを更新します。ステップ 2 ～ 7 を繰り返して、ソーシャル メディア管理システムを継続的に改良し、時間の経過とともにその有効性を高めます。

「人々は、企業所有のエージェントだけでなく、他の人々と通信する個人エージェントを持つことになります。ほとんどのコンピューティング デバイスは、主にエージェントと会話するための通信デバイスとして使用されるでしょう。」 — —コナーRuhl 氏、シニア ソフトウェア エンジニア、安定性 AI は環境によって進化します。これは、ソーシャル メディアの取り組みのエンゲージメント、リーチ、全体的な効果を高めるのに役立ちます。

「私を興奮させる自律エージェントのもう 1 つの使用例は、音楽作成への応用です。AI 主導のアルゴリズムの力を活用することで、これらのエージェントは私の個人的な好みやお気に入りなどを分析できます。ジャンル、 「私と共鳴する特定の音楽要素さえも。彼らはオリジナルのメロディー、ハーモニー、リズムを生成し、効果的に私と音楽を共同創造することができます。この創造的なコラボレーションは、私の音楽の視野を広げ、新しいスタイルを探求できる可能性を秘めています」音楽制作プロセスにおける人工知能と人間の創造性の融合は、私の作曲に対する貴重なフィードバックや改善の提案を提供し、音楽家としての私の成長を促します。革新的でユニークな結果が得られ、芸術的表現の限界が広がります。」 ——Octane AI プロダクト ディレクター、Katya Sapozhnina 氏

Example 2: オフィスに立候補できる自律エージェント

オフィスに立候補していて、支援のために AI アシスタントを活用したい場合。

エージェントの作業は難しいものではなく、ある程度の時間と労力がかかるものであることを願っています。航空券の予約などは、喜んでエージェントに委託します。 》——Sahil Lavingia、Gumroad 創設者兼 CEO

• 最初の目標: 過半数の票を確保して選挙に勝利する;
• データ収集: 有権者、人口統計、主要な問題、キャンペーン情報、およびその他の関連情報データ;
• コンテキスト分析: 収集されたデータを分析して、傾向、機会、課題を特定します。この分析を使用して、最初の目標を、未決定の有権者をターゲットにする、主要分野での投票率の向上、特定の問題に関するキャンペーンのメッセージの改善など、特定の下位目標に絞り込みます。
• タスク生成 : 生成有権者への働きかけの計画、ターゲットを絞った広告の作成、政策推奨事項の作成など、洗練されたサブ目標に関連するタスク。
• タスクの実行: 最も優先度の高いタスクを実行し、リソースを割り当て、チーム メンバーを割り当てます。必要に応じて;
• パフォーマンス監視: 有権者の参加、世論、資金調達指標などの重要なパフォーマンス指標を追跡することで、完了したタスクの有効性を評価します。個々のタスクの成功と、サブ目標と初期目標に向けたキャンペーン全体の進捗状況を評価します。
• #繰り返しと改善: パフォーマンス データを分析して改善領域を特定し、これらの洞察を組み込んで活動戦略を更新します。 。ステップ 2 ～ 8 を繰り返して、キャンペーン管理システムを継続的に改良し、時間の経過とともにその有効性を高めます。

「再帰的な自己クローン作成機能にとても興奮しています。AI エージェントは自分自身のコピーを作成し、タスクの指示を渡し、自分の兄弟と会話して仕事を完了させることができます。 「これは非常に驚くべき、しかし奇妙な創発的能力です。」 — Jim Fan 氏、NVIDIA 人工知能科学者 D の利点ですが、各活動家が 1 人以上のエージェントを持ったらどうなるか想像してみてください。

「誰もが自律エージェントを使用するとは思いません。自律エージェントは遍在しているにもかかわらず、人工知能が発展するにつれて、人間が関与する仕事が復活するでしょう。多くの人がペンと紙を再考するでしょう。人間が作ったアート...「完全に人間が作った」と宣伝される製品や作品がたくさん見られるでしょう。すぐに非常に人気のあるレーベルになるはずです。テクノロジーの発展が早ければ早いほど、それをより楽しむことができます。 「AI を使わない」時間を長く楽しめるようになるでしょう。」 - PAWA 創設者兼 CEO、Loic Le Meur | Loic

# #例 3: 数学を教える自律エージェント

子供たちに数学を教えるように設計された自律エージェントも存在します。

「これは、探求の余地がたくさんある画期的なパラダイムです。初期の実験ではエージェントの検索クエリが限られていますが、自律エージェントを装備するための幅広い研究とサポート プロジェクトが見られるでしょう。新しいツール「そして、各ツール セットは、その潜在的なユースケースを大幅に拡大します。」 - Pete Huang、The Neuron Daily AI ニュースレター創設者

• 最初の目標: 子供の現在の数学スキル レベルを判断し、その向上に役立つ個別の学習パスを設定します。
• データ収集: 評価、対話、フィードバックを通じて子供の学習スタイル、学習プロセス、学業成績に関する情報を収集する;
• コンテキスト分析: 収集したデータを分析して、子供の長所、短所、学習の好み、およびすべての外部要因を判断します。
• タスク生成: 適切な演習の選択、説明の提供、実際の例の例と応用の提供など、子どものニーズと学習経路に応じて個別指導タスクを生成します。
• タスクの優先順位付け: 子供の学習とスキル開発に対する潜在的な影響に基づいて個別指導タスクをランク付けし、課題と取り組みのバランスを見つけます。
• タスクの実行: 最も優先度の高いタスクを実行し、必要に応じて指導方法とコンテンツ配信を調整して、子どもたちの学習習熟度や学習意欲を最大限に高めます。
• パフォーマンスモニタリング: 主要なパフォーマンスを追跡することで、個別指導の有効性を評価します。学習目標に向けた進捗状況、算数スキルの向上、子どもの取り組みや満足度などの指標 (KPI)。
• #フィードバック ループ: お子様の成績を継続的に監視し、状況に応じた分析、タスクの生成を更新します。 、新しいデータと洞察に基づいたタスクの優先順位付けの手順。必要に応じて最初の目標と学習経路を調整して、お子様の数学スキルの発達をより適切にサポートします。
• 反復して改善します: お子様の成績を分析し、新しいデータと洞察に基づいて状況分析を更新し、タスクの生成を行います。タスクの優先順位付けの手順。お子様の数学スキルの発達をより適切にサポートするために、必要に応じて最初の目標と学習経路を調整します。ステップ 2 ～ 9 を繰り返して、教育管理システムを継続的に改善し、時間の経過とともにその有効性を高めます。数学の家庭教師は、子供のニーズと進歩に基づいて個別の指導を継続的に改善および提供することに重点を置き、子供の学習体験のプロセスを適応的に支援および指導します。 。

#自律型知能の未来

人類は現在、自律型知能の開発の初期段階にあります。私たちは、良いものも悪いものも探り、壊し、実験し、創造します。

「自律エージェントの助けを求めることで、彼らはあなたのアイデアを現実に変えてくれます。これらのエージェントは友人、同僚、協力者として行動し、あなたに十分な余暇を提供します。私は本当にそうしたいのです」 「この新しく見つけた自由時間をどのように過ごすかを選択しますか?」 ——中屋敷一樹氏、Glasp 共同創業者兼 CEO

さて、そこです。自律エージェント製品は製品化されたものはほとんどリリースされておらず、まだ開発段階にあります。しかしすぐに状況は変わります。自律的なエージェントがあらゆる場所に出現し始めるでしょう。 「人々の仕事を置き換えることに焦点を当てるのではなく、人々に権限を与えることに焦点を当ててください。何かを「スマート」にするということは、API を通じてデータを利用できるようにすることを意味していました。次世代のインテリジェンスは、どのようにしてそのデータを利用できるようにするかを問うことになるでしょう。製品はあなたをより良くサポートします。たとえば、「賢い」電子メール アドレスは、あなたの好みに基づいて興味深い方法で動作する可能性があります。あなたがショッピング中毒なら、電子メールを監視して、あなたがどう感じているかを知るかもしれません。調べてください。興味のある商品がいつ発売されるか、価格比較を行い、商品の評価とその商品に支払ってもよい価格を個人的に把握するために、お客様に代わって価格交渉も行うことができます。」 ——Matt, Factorial Capital のマネージング パートナー、HuggingFace への投資家

人々は、さまざまな自律エージェントを通じて自らの活動、意思決定、行動を強化します。将来のある時点で神経インプラントがあれば、今日自分の頭の中で考えるのと同じように、これはすべて自然に起こるでしょう。 # 「誰もが無料または少額の費用で、仮想の研究者、アシスタント、ライター、スタッフにアクセスできます。このアクセスは普遍的です。」 ——ジェレマイア・オウィヤン、人工知能投資家

以下は自律型インテリジェンスの将来についての私の予測です:

• ゲーム、個人使用、マーケティング、販売向けに商用化された複数の自律エージェントが 2023 年に登場するでしょう。
• 2024 年にはさまざまなカテゴリのビジネスが登場し、 2025 年までに想像できるあらゆるカテゴリーの自律エージェント;
• 2026 年には、先進国のほとんどの人々が、多数の自律諜報エージェントの支援を受けながら日常生活を送ることになるでしょう;
• 今後 2 ～ 5 年で、ほとんどの人は人間ではなく自律エージェントの下で働くようになるでしょう。
• 「ホロデッキは拡張現実を使用しており、ほぼ完全に AI によって駆動されており、自動および手動のプロンプトで多くのことが行われています。そうです、人々は AI の仕事になるでしょう。誰もが AI を使用します。しかし、それらが何であるか、またはそれらを作成する方法を知っている人はほんのわずかです。大規模言語モデル (LLM) の継続的な出現と今後の自律エージェントおよびシステムにより、世界は大きく変わろうとしています。
LLM は最も優れています。人類がこれまでに発明した、誰でもアクセスできるパワーです。なぜでしょうか?LLM は、中央サーバーに接続する必要がなく、安価なコンピューター上で実行できるようになりました。その小さなエンジンには、本質的に人間の知識のすべてが含まれています。気が遠くなるようなものです。デバイス上で実行できます。 「インターネットに接続されていないものです。自律エージェントは、このホロデッキをほぼ自律的に実行するだけです。天気からピザの配達まで、すべてが基本的に自動的に行われ、人間の介入はほとんどありません。」 — —Infinite Retina 最高戦略責任者、Robert Scoble 氏AI ファースト

未来はとんでもないものになるでしょう。では、自律エージェントをどのように構築して使用するのでしょうか?

「この将来、個人の生産性、ビジネス運営、創造的な活動など、誰もが何らかの形で自律エージェントを使用するようになるでしょう。ほとんどの場合、人々はこれらの「マスター」として行動することになります。 AI エージェントは、AI エージェントのために目標を設定し、前進させます。企業、プロセス、その他のシステムの制約の中で働かなければならないのと同じように、私たちも AI エージェントのために「働く」ことになります。しかし、多くの場合、AI エージェントの方がうまくやってくれると思います。今日の社会の企業やシステムよりも優れており、すべての人に利益をもたらす機会を創出します。」 —— Joe Heitzeberg、Crowd Cow 共同創設者

自律エージェントを構築および使用する方法

これで、自律エージェントの世界に真っ先に飛び込む準備が整いました。自律エージェント エージェントの構築または使用を開始するために必要なリソースをリストします。

「多数の繰り返しタスクを含む特定の B2B ユースケースを見つけてください。販売業務、広告業務、プロジェクト運営、会計サービスなど。選択できるタスクは数多くあります。 —— Hustlefund 共同創設者、Elizabeth ying

「まず、ユースケースの範囲を可能な限り絞り込みます。次に、人間の役割を含む製品を設計します。ループ、そしてプロセスの成功を評価し、徐々に自動化の程度を高め、最終的には隣接するユースケースに拡張する方法です。」 ——イタマール・フリードマン、Codium AI 共同創設者兼 CEO

自律エージェントの構築

自律エージェントを構築するには、いくつかの異なるオプションがあります。

• 自分で構築する: 前に提供したフレームワークを確認して、すべてを最初から構築する旅を始めましょう。これは思っているほど怖くないです。推奨されるソフトウェア ソリューションには、OpenAI の GPT-4、Pinecone ベクトル データベース、LangChain のフレームワークなどがあります。
• Auto-GPT: これは、Toran Richards によって作成された人気のあるオープン ソース オプションです。これには、インターネットへの接続、アプリの使用、長期および短期記憶などのオプションが含まれます。
• BabyAGI: 中島洋平によって作成された、もう 1 つの人気のあるオープン ソース オプション。これはまだインターネットに接続されていませんが、コードは 200 行未満と非常に簡潔です。
• Microsoft の Jarvis: Auto-GPT および BabyAGI に非常に似ていますが、より強力で、Microsoft と HuggingFace によって提供されます。

「最初は垂直ドメインの自律エージェントを用意すると思います。これらのエージェントは、特定のデータ セットに合わせて微調整され、そのドメインで機能できるようになります。これまでのところ、(だけ?) 大規模言語モデル (LLM) の多用が見られる 2 つの分野は、コピーライティングとプログラミングです。さらに推定すると、これら 2 つの分野で採用された AI がより自律的になり始めると考えるのは理にかなっています。近い将来、人工知能がコピーライティングやコーディングのきっかけを与えるプロンプトを与える人間に取って代わり、最初に人工知能を起動したり、プロンプトを与えたりする必要がなく、毎日検討するための新しい提案を自動的に提供してくれるようになる可能性があります。」 Lonis Hamili 氏、godmode.space の作成者

自律エージェントの使用

独自のエージェントを持つ準備ができました?ここにいくつかのオプションがあります。

オプションのいずれかを選択すると、上記のように独自のエージェントを作成できます。

• AgentGPT: Web サイトから自律エージェント (AutoGPT) を作成して実行します。ログインは必要ありません。
• HyperWrite Assistant: ブラウザにコマンドを発行して実行できるようにする Chrome 拡張機能を追加します。

「あらゆる階層の人々が、これまで社会のエリートだけが独占していた専門知識と効率的な方法から恩恵を受けることができます。 この種のパーソナルアシスタント AI の普遍化「AI アシスタントが日常生活のより複雑な側面を処理しながら、生産性の向上とよりバランスのとれたワークライフ エクスペリエンスにつながり、人々は自分の興味、創造性、個人の成長により集中できるようになります。単調な部分です。」 - マット シューマー、HyperWrite の創設者兼 CEO

プログラミング方法を知っているかどうかに関係なく、これらのことを数時間かけて試してみることをお勧めします。これは思っているほど複雑でも難しくもなく、早く始めれば始めるほど自律エージェントをより早く理解できるようになります。

「投資家として、私は自律エージェントを使用してアナリストやアシスタントの仕事を行うこと、または少なくとも彼らの仕事を大幅に強化することに非常に興奮しています。彼らはプログラムで取引を見つけることができます。特定の条件を分析し、特定の要因を分析してから、会話を開始するためのカスタム メールを送信してください。」 — Brayton Williams 氏、Boost VC 共同創設者

##Autonomous エージェント解釈と革新を受け入れることができるようになりました。ユースケースの 99% はまだ作成または試行されていないため、可能性は無限であり、その機会はあなたの手の中にあります。

「私は、より大きな最終目標を達成するための、より小さなプログラミング タスクのオーケストレーションとモジュール化に非常に興味があります。私たちは、大規模な言語モデルが問題ベースのプログラミングに優れていることを知っていますが、 Android から iOS にコード ベース全体を移植したり、アプリを最初から作成したりできるという証拠は見たことがありません。適切なオーケストレーション スキームとメモリ構造を備えたエージェントは、この目標を達成できる可能性があると思います。」 —— Curai Co-創設者兼 CEO ニール・コスラ

以上がAutoGPT のスター数は 100,000 を超えています。これは、自律エージェントを体系的に紹介する最初の記事です。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。