トップ4エージェントAIデザインパターン

AIモデルの自律学習能力：プログラミング言語を超えた学習方法

学習は、人間とAIモデルの両方で、継続的なプロセスです。しかし、よくある質問は、これらのAIモデルが人間のように独立して学ぶことができるかどうかです。最新の開発によると、彼らはそうすることができます。これをよりよく理解するために、C、Java、およびPythonがコンピューターサイエンスを習得するために必要な主要なプログラミング言語だった大学に戻りましょう。これらの言語を学ぶには、文法、セマンティクス、実用的なアプリケーション、および問題解決を理解する必要があります。したがって、これらの言語を習得するために、継続的な実践を実施しました（または訓練したと言えます）。さらに、クラスメートや教授から多くのことを学びましたよね？同様に、人間が自分の思考、専門知識、その他のメディアから学ぶことができるように、大規模な言語モデル（LLM）はそうするかもしれません。

しかし、人間とLLMの両方が専門知識を獲得したり、特定の分野の専門家になることは難しい旅です。私たちは、人間の学習と推論能力、および意思決定とタスクの完了における能力を理解していますが、LLMのトレーニングプロセスはどのようなものですか？

私はこれを言うことができます：

1. 最初はLLMの事前トレーニングです：このステップでは、モデルが文法、文構造、さらには単語と概念の関係などのパターンを学習するのを支援します。
2. 指示微調整（または微調整）：モデルを微調整するには、命令の例と目的の応答を含む選択したデータセットを使用します。
3. 人間のフィードバック（RLHF）に基づく強化学習：人間の評価者は、モデルの応答をランク付けします。これは、ユーザーの期待を伴うモデルの一貫性を改善するためにさらに使用されます。

これは理にかなっていますよね？しかし、すべてのチェックを個別に実行しながらモデルを学習し、出力を与えるために自律的なワークフローを構築した場合はどうでしょうか？それは、手動で介入せずにすべての仕事をすることができるパーソナルアシスタントがいるようなものです。さらに、この記事では、AIシステムの構築に使用される4つの自律AI設計パターンについて説明します。

• 独立したAI反射モデルとは何ですか？
• 自律AIツールの使用モードは何ですか？
• 自律的なAI計画モデルは何ですか？
• 自律AIマルチエージェントモデルは何ですか？

概要

• この記事では、AIモデル、特にGPTのような大規模な言語モデル（LLM）が、人間の反復問題をシミュレートする自律的なワークフローを採​​用することにより、主な学習からどのように来るかについて説明します。
• 自律的なワークフローは、人間がより良い結果を得るために作業を繰り返し調べて改善する方法と同様に、徐々に改良されたタスクを徐々に改良することでAIのパフォーマンスを向上させます。
• 4つの主要な自律設計パターン（反射、ツールの使用、計画、およびマルチエージェントコラボレーション）は、AIシステムをより自律的かつ有能にする戦略として導入されています。

目次

• 概要
• 独立した設計モデルとは何ですか？
• 独立設計モード：評価
• 知っておくべき4つの独立した設計モード
  • 反射モード
  • ツール使用モード
  • 計画モード
  • マルチアジャイルモード
• 結論は
• よくある質問

独立した設計モデルとは何ですか？

自律設計モデルは、LLMをより自律的にするためのソリューションとして導入されています。モデルにヒントを提供し、最終的な回答（一度に論文を書くなど）を期待するだけでなく、LLMを段階的に複数回促すことであるプロキシのようなアプローチを使用することをお勧めします。各ステップはタスクを改善し、モデルは出力を繰り返し改善します。

これをよりよく理解するために、このように見てみましょう：

ゼロサンプルモードでLLMをプロンプトすると、変更せずに誰かにストーリーを書くように頼むようなものです。 LLMSはこれで素晴らしい仕事をしていますが、彼らはより良くすることができます。プロキシのようなワークフローを使用することにより、LLMを段階的に複数回プロンプトできます。各ステップは以前のステップに基づいて構築されているため、応答が改善されます。 LLMに記事を複数回チェックし、各チェックで改善する必要があると考えてください。

各ステップは次のことを意味します：

自律的なワークフローを使用して、コードを作成する例を見てみましょう。

1. 計画コードの概要：タスクを小さなモジュールまたは関数に分解します。
2. 情報とコンテンツを収集する：研究図書館、アルゴリズム、または既存のソリューション。必要に応じて、インターネットを検索するか、ドキュメントを表示してください。
3. コードの最初のドラフトを作成します。完全性ではなく構造に焦点を当てた基本機能を実装します。
4. コードの非効率性またはエラーを確認します。不必要なコード、エラー、または論理的な欠陥を確認してください。
5. コードの変更：コメントをリファクタリング、最適化、または追加して、明確さを改善します。

コードが効率的かつ簡潔になるまで、このプロセスを繰り返します。

モデルがこれらのステップを独立して完了できるようにすることにより、自律設計パターンは人間のような推論と効率を高めます。これは、人間が複雑なタスクを分解し、情報を収集し、改善を行い、最終結果が満足できるまで反復する方法に似ています。それでは、独立した設計モデルについて詳しく学びましょう。

独立設計モード：評価

Andrew Ngが共有した手紙で、分析では、AI駆動型のコード生成がGPT-3.5やGPT-4などのモデルのパフォーマンスに特に注意を払って進歩したことを指摘しました。評価の焦点は、アルゴリズムがコードを書く能力を評価するための一般的な標準である、よく知られているヒューマンフルコーディングベンチマークにおけるこれらのモデルの機能にあります。

提供されたデータは、AIエージェントを使用してAIエンコード機能の進化を示しています。 GPT-3.5は、48.1％の精度で、ゼロサンプル設定（つまり、以前の例なし）でテストされました。ゼロサンプルモードでも評価されたGPT-4は、67.0％の成功率で大幅な改善を示しました。ただし、分析で強調されているのは、これらのモデルがどのように反復エージェントワークフロー（自律ワークフロー）に統合され、パフォーマンスを劇的に改善するかです。 GPT-3.5がこのようなプロキシループに含まれている場合、その精度は印象的な95.1％に急上昇し、そのベースラインをはるかに超え、さらには人間レベルのコーディング機能に近づきます。

この発見は、AIモデルのパフォーマンスを向上させる際の反復ワークフロー（自律ワークフロー）の変革の可能性を強調しており、AIアシストコーディングの将来は、モデルサイズやアーキテクチャの改善よりも、これらのより高度で適応性のあるフレームワークに依存する可能性があることを示唆しています。

しかし、どの自律設計モデルがAIシステム上の自律性の委任を完了し、より独立して効果的に行動できるようにしましたか？これらのパターンは、AIエージェントを構築して、タスクを実行し、意思決定を行い、より人間のような自律的な方法で他のシステムと通信し、最終的には精通した信頼性の高いアプリケーションを作成します。

知っておくべき4つの独立した設計モード

自律的なAIおよび主要な設計パターンでは、各パターンがGPTなどの大規模な言語モデル（LLM）がより自律的かつ効率的に動作する方法を理解することが重要です。これらの設計パターンは、自己評価、ツール統合、戦略的思考、コラボレーションを促進することにより、AIの限界を突破します。これらのモデルが複雑なタスクを実行および実行する方法を形成する4つの重要な自律設計パターンを探りましょう。

以下は、独立したデザインパターンの種類です。

1。反射モード

反射モデルは、 AIが独自の出力を評価および改善する能力の向上に焦点を当てています。 LLMが、人間のレビュー担当者のように生成するコンテンツまたはコードをレビューし、改善が必要なエラー、ギャップ、または領域を特定し、改善の提案をすることを想像してください。

この自己批判のサイクルは、単一の反復に限定されません。 AIは、必要に応じてプロセスを複数回繰り返して、改善された完璧な結果を得ることができます。たとえば、タスクがソフトウェアを作成することである場合、LLMは初期バージョンを生成し、独自のロジックと構造を批判し、コードを変更できます。反射の反復性は、時間とともにより強く、より信頼性の高い出力を生成します。

このパターンは、コンテンツの作成、問題解決、コード生成など、精度を必要とするタスクで特に役立ちます。このアプローチを使用すると、セルフガイド補正を通じてモデルの精度と信頼性が向上します。

興味深い例は、自己反射的なぼろきれです。セルフラグは、検索と自己反省をテキスト生成プロセスに統合することにより、言語モデルの品質と事実の精度を改善するために設計されたフレームワークです。従来の検索強化生成（RAG）モデルは、関連する取得段落を組み合わせることで応答を強化しますが、通常、騒音や無関係なコンテンツを導入する可能性のある関連性に関係なく、固定数のドキュメントを検索します。セルフラグは、生成されたコンテンツに基づいて情報を動的に取得し、反射マーカーを使用して生成の品質を評価する適応アプローチを通じて、これらの制限に対処します。

自己びっくり反射の使用方法は？

セルフラグは、関連性、サポート、全体的なユーティリティなど、テキスト生成のさまざまな側面を評価するために使用される「反射マーカー」を介して、自己反射メカニズムを組み合わせます。生成プロセス中、モデルは検索が必要かどうかを評価し、異なる段階で自分自身を批判することにより、生成されたコンテンツの品質を評価します。

理解しやすいチャートは次のとおりです。

• 従来のRAGは最初に固定数のドキュメントを取得しますが、セルフラグは生成されるコンテンツに基づいて動的な検索を実行します。
• セルフラグは、複数の生成されたフラグメントを評価し、その品質を批判し、最も正確な情報を選択的に組み合わせます。
• 自己狂気の反復プロセスは、生成を徐々に改善し、出力の精度と相関を改善することができます。

要するに、自己狂気は自己反省と改善の追加層を追加し、より信頼性の高い正確な答えをもたらします。

2。ツールの使用モード

ツールの使用パターンは、LLMが外部ツールやリソースと相互作用できるようにすることにより、機能を大幅に拡張し、それにより問題解決機能を強化します。このパターンに続くAIは、内部コンピューティングや知識だけに依存するのではなく、データベースにアクセスしたり、ネットワークを検索したり、Pythonなどのプログラミング言語を介して複雑な関数を実行したりできます。

たとえば、 LLMは、ネットワークからデータを取得し、データを分析し、特定のクエリの出力に統合するように求められる場合があります。あるいは、統計を計算したり、画像を生成したり、スプレッドシートを操作したりするタスクを割り当てて、単純なテキスト生成を超えた操作です。ツールの使用を組み合わせることにより、LLMは静的な知識ベースから動的プロキシに進化し、外部システムと対話して目標を達成できます。

このモデルは、 AIシステムがより複雑で多面的なタスクを処理できるようにするため、強力です。内部知識だけでは、実際のアプリケーションに有用性を拡張するのに十分ではありません。

3。計画モード

計画モデルにより、LLMは大規模で複雑なタスクをより小さく、より管理しやすいコンポーネントに分解できます。計画により、エージェントはリクエストに応答し、目標を達成するために必要な手順を戦略的に構築できます。

LLMは計画モードを使用して問題に直線的かつ一時的に処理しますが、代わりにサブタスクのロードマップを作成して、タスクを完了するための最も効率的なパスを決定します。たとえば、エンコードするとき、LLMは最初に構造全体の概要を示し、次にさまざまな機能を実装します。これにより、混乱やねじれやターンロジックが回避され、AIが主な目標に焦点を合わせます。

React（推論とアクション）とRewoo（オープンオントロジーとの推論）は、意思決定とコンテキストの推論を計画プロセスに統合することにより、このアプローチをさらに拡張します。 Reactにより、LLMは推論（思考問題）とアクション（特定のタスクの実行）を動的に切り替え、より適応性のある柔軟な計画を可能にします。これら2つのステップを組み合わせることにより、LLMはそのアプローチを繰り返し改善し、発生する予期しない課題を解決できます。

一方、Rewooは、オープンワールドオントロジーを使用して推論を導くことにより、計画パターンを強化します。これは、LLMがさまざまな分野のより広い範囲の状況情報と知識を組み合わせて、より賢い決定を下すことができることを意味します。 Rewooを使用すると、AIはリアルタイムでプランを調整して、新しく習得した情報または変化するニーズを満たし、より強力で包括的な問題解決アプローチを確保することができます。

全体として、計画モード、React、およびRewooにより、LLMは構造化されているが高度に適応性のある方法で複雑なタスクを処理でき、効率的で目標指向の実行を可能にします。

さらに、構造化されたプラン（または「ユーザーリクエストの要約」）を生成することにより、AIがすべてのステップを追跡し、より広い範囲のタスクを無視しないことが保証されます。このアプローチは、特に複雑な問題解決またはマルチステージプロジェクトで、結果のより高い品質と一貫性を保証します。

4。マルチアジリティモード

マルチエージェントモデルは、人間チームのプロジェクト管理と同様に、委任の概念に基づいて構築されています。このパターンでは、さまざまなエージェント（LLMインスタンスを特定の役割または関数を備えたLLMインスタンス）をさまざまなサブタスクに割り当てることが含まれます。これらのエージェントは、割り当てられたタスクを独立して処理すると同時に、統一された結果を達成するために通信および協力することもできます。

マルチエージェントモードにはいくつかのタイプがあります。

1. 共同エージェント：複数のエージェントが協力して、タスクのさまざまな部分を処理し、進捗を共有し、統一された結果に向けて取り組みます。各エージェントは、異なるフィールドに特化する場合があります。
2. 監督エージェント：中央の監督エージェントは、他のエージェントを管理し、アクティビティを調整し、結果を検証して品質を確保します。
3. 階層チーム：高レベルのエージェントが低レベルのエージェントを監督する構造化されたシステムと、複雑なタスクを完了するためにあらゆるレベルで決定が発行されます。

このコンテンツの詳細については、Multi-Agent Collaborationをご覧ください。

たとえば、テキスト分析と数値計算が必要なシナリオでは、2つの独立したエージェントが各タスクを処理し、結果を共有して包括的なソリューションを形成できます。あるエージェントはコンテキストの理解に焦点を当てることができ、別のエージェントはデータを処理し、一緒に包括的な応答を提供します。このパターンは、複数のスキルを必要とする大規模または複雑な問題を扱うのに特に効果的です。

要するに、マルチエージェントモデルは、人間がさまざまな専門分野でどのように協力するかを反映しており、各エージェントがその強みに焦点を合わせながら、より大きな調整された努力に貢献しています。

これら4つの独立した設計モデルを習得することにより、開発者とユーザーはAIシステムの最大限の可能性を解き放つことができます。リフレクションモデルは自己評価を通じて精度と品質を向上させ、ツールはモデルを使用して動的な実世界の相互作用を実現し、計画モデルは複雑なタスクを解決するためのロードマップを提供し、マルチエージェントコラボレーションにより、複数のエージェントが効果的に機能し、コラボレーションすることが保証されます。全体として、これらのモデルは、実世界の課題に対処できるよりスマートで自律的なAIシステムを構築するための基盤を築きます。

結論は

自律設計モデルは、AIモデル（特に大規模な言語モデル（LLMS） ）をより自律的かつ効率的にする際の自律ワークフローの変換の可能性を強調しています。 GPT-3.5やGPT-4などのモデルは、サンプルゼロサンプルのタスクでうまく機能しますが、反復的な自律的なワークフローに関しては、その精度と有効性が大幅に改善されることを説明しています。このアプローチにより、モデルはタスクを分解し、自己評価し、外部ツールを活用し、戦略的計画を実行し、他のエージェントと協力して問題解決機能を強化することができます。

この記事では、これらの自律的なワークフローの基礎を形成する4つの重要な設計パターン（反射、ツールの使用、計画、およびマルチエージェント）を紹介します。これらのパターンは、AIの制限を突破し、AIシステムが複雑なタスクに対処するように、より独立してインテリジェントに実行できるようにします。これは、将来のAIの進歩がモデルのサイズを増やし、より適応性のある戦略的ワークフローを開発することに依存することを示唆しています。

自律設計パターンに関するこの一連の記事では、各デザインパターンを詳細に詳細に調査し、反射、ツールの使用、計画、およびマルチエージェントをさらに調査し、AIシステムをより自律的かつ有能なものにする方法を明らかにします。

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よくある質問

Q1。 AIの独立設計モデルは何ですか？ **** A：自律設計モデルは、AIシステム（特に大規模な言語モデル（LLM））をより自律的かつ効果的にするために使用される戦略です。これらのパターンにより、AIはタスクを実行し、意思決定を行い、人間のような問題解決と推論プロセスをシミュレートすることにより、他のシステムとより独立してやり取りできます。重要なモデルには、反射、ツールの使用、計画、およびマルチエージェントコラボレーションが含まれます。

Q2。反射モードはAIパフォーマンスをどのように改善しますか？ **** A：反射モデルは、AIがその出力を自己評価して改善する能力を高めます。自分の作業を繰り返しレビューすることで、AIは改善を必要とするエラー、ギャップ、または領域を特定し、反復ループで修正します。このパターンは、より正確で信頼できる結果を生み出すのに役立つため、コード生成やコンテンツの作成など、精度を必要とするタスクで特に役立つことが証明されています。

Q3。 AIワークフローでツール使用パターンを使用することの利点は何ですか？ **** A：ツールの使用パターンは、AIが外部ツールとリソースと対話できるようにすることにより、AIの機能を拡張します。 AIは内部知識のみに依存するのではなく、データベースにアクセスしたり、Web検索を実行したり、Pythonなどのプログラミング言語を使用して機能を実行したりできます。これにより、AIはより多用途になり、既存のデータを超えて情報や計算を必要とする複雑なタスクを処理できます。

Q4。計画モードは、LLMが複雑なタスクをどのように処理するのに役立ちますか？ **** A：計画モードにより、AIモデルは複雑なタスクをより小さく、より管理しやすい手順に分解し、問題解決のロードマップを作成できます。このアプローチは、主な目標に焦点を合わせ、タスクの効率的な実行を保証するのに役立ちます。 React（推論とアクション）やRewoo（オープンオントロジーとの推論）などのバリアントは、意思決定と適応戦略を組み合わせて、AIが新しい情報の出現に基づいてアプローチを動的に改善できるようにします。

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