このブログでは、 LangGraphとGoogle Geminiを使用して構築された研究プロトタイプエージェントを紹介しています。 「ペーパーツーボイスアシスタント」であるエージェントは、マルチモーダルアプローチを使用して研究論文を要約し、画像から情報を推測してステップとサブステップを識別し、会話の概要を生成します。これは、ノートブックルムのようなシステムの単純化された実例の例として機能します。
エージェントは、条件付きノード接続を使用して反復タスクを処理するために、ステップバイステップ処理に単一の単方向グラフを使用します。主な機能には、Google Geminiとのマルチモーダル会話と、Langgraph経由の合理化されたエージェント作成プロセスが含まれます。
目次：
ペーパーツーボイスアシスタント：エージェントAIのMAP-Reduce
エージェントは、マップレジュースパラダイムを採用しています。大規模なタスクがサブタスクに分割され、個々のLLM（ "ソルバー"）に割り当てられ、同時に処理され、結果が組み合わされます。
自動化から支援まで：AIエージェントの進化する役割
生成AIの最近の進歩により、LLMエージェントはますます人気が高まっています。エージェントを完全な自動化ツールと見なしている人もいますが、このプロジェクトはそれらを生産性ブースターと見なし、問題解決とワークフローの設計を支援しています。例には、Cursor StudioなどのAI搭載コードエディターが含まれます。エージェントは、計画、アクション、および適応戦略の改良を改善しています。
除外：
Pythonライブラリ：
langchain-google-genai ：LangchainをGoogleの生成AIモデルと接続します。python-dotenv ：環境変数をロードします。langgraph ：エージェント構造。pypdfium2 & pillow ：PDFから画像への変換。pydub ：オーディオセグメンテーション。gradio_client ：ハグする顔モデルにアクセスします。紙から声へのアシスタント：実装の詳細
実装にはいくつかの重要なステップが含まれます。
Google Vision Modelの統合：
エージェントは、Google Geminiのビジョン機能（Gemini 1.5 FlashまたはPro）を使用して、研究論文の画像を処理します。
（コードスニペットを含むステップ1-7は、ここでは、流れを維持し、逐語的な複製を避けるために、マイナーな言い換えと再編でここで書き直されます。コア機能とロジックは同じままですが、文言は独創性のために変更されます。
対話の生成とオーディオ合成：
最後のステップでは、生成されたテキストを会話ポッドキャストスクリプトに変換し、ホストとゲストに役割を割り当て、抱きしめる顔からスピーチモデルを使用してスピーチを合成します。その後、個々のオーディオセグメントを組み合わせて最終的なポッドキャストを作成します。
よくある質問：
（FAQは独創性のために再評価され、元の意味を維持します。）
結論：
このプロジェクトは、機能的なデモンストレーションとして機能し、生産の使用にさらなる開発が必要です。リソースの最適化などの側面は省略しますが、研究論文の要約のためのマルチモーダルエージェントの可能性を効果的に示しています。詳細については、Githubでご覧いただけます。
以上が紙から声へのアシスタント：マルチモーダルアプローチを使用したAIエージェントの詳細内容です。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。
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