まとめ
この記事では、AI を活用し、タスクを自己作成、優先順位付け、完了できる自律型 AI エージェントの概念を紹介しています。自律型 AI エージェントは、コンテンツ作成、パーソナル アシスタント、個人の財務管理、調査とデータ分析など、あらゆるタスクを実行できます。この記事では、自律型 AI エージェントを構築する上での知識、記憶、学習の重要性を強調し、その意思決定プロセスについて説明しています。さらに、この記事では、生産性を向上させ、退屈なタスクにかかる従業員の作業負荷を軽減し、人件費の削減と生産性の向上につながる可能性がある自律型 AI エージェントの重要性についても説明しています。
オープニング
端的に言えば、人工知能とは、コンピューターを使用して、データと機械学習を使用してさまざまなタスクを完了できる能力を人間に提供することです。人間は AI を使用してコンテンツを作成し、質問に答え、本物のようなアートワークを生成できます。
上記のタスクに関係なく、結果が得られるように、人間は AI にタスクの実行方法を指示する必要があります。人間は何も指示したくないが、AI システムが独自の考え方でタスクを完了できることを期待する場合、それは可能でしょうか?
答えは「はい」です、それが今回取り上げる「自律型AIエージェント」です。
コンテンツ
1.自律型AIエージェントとは何ですか?
自律型エージェントは AI を活用しており、目標が与えられると、タスクを自分で作成、処理、完了できます。これは、ループを介して実行される自己指示型の命令によって実現され、各反復でアクションが発生します。
自律型 AI エージェントを使用して、ソーシャル メディア アカウントを管理したり、仕事の To Do リストを作成したり、さらには本を書いたりすることもできます。これらの機能は現在最もホットなトピックであり、人々は AI 自律エージェントについてもっと知りたいと考えています。急速な発展を遂げていることから、関連製品にも大きな期待が寄せられています。
クレイジーだと思いませんか？ただし、目標を与えるだけで、あとは自律型 AI エージェントが代わりにやってくれます。まるで別の従業員、チームメイト、あるいは友人のような存在です。
現在、AutoGPT や BabyAGI などの自律型 AI エージェントがいくつか登場しています。
これは、コンピューター プログラムが人間と同じ能力であらゆる知的タスクを実行できる汎用人工知能 (AGI) の始まりでしょうか?
[編集者: AutoGPT は実験的なオープンソース Python アプリケーションであり、GPT-4 を利用して、自動プロンプトで最小限の人的介入でタスクを独立して完了します。たとえば、達成したい最終目標を AutoGPT に伝えると、アプリがタスクを完了するために必要な各ヒントを自己生成します。AutoGPT は、インターネット アクセス、長期および短期メモリ管理、GPT-4 テキスト生成を特徴とし、ファイルの保存と要約に GPT-3.5 を使用します。コードのデバッグ、電子メールの作成など、ChatGPT にできることはすべて AutoGPT に依頼できますが、より高度なタスクを実行し、使用するヒントを少なくするように AutoGPT に依頼することもできます。
BabyAGI は、中島洋平によって開発された自律型人工知能エージェントであり、与えられた目標に従ってタスクを生成および実行するように設計されています。BabyAGI は、タスク リストを作成し、特定の目標を達成するためにタスクの優先順位を付けて実行すると同時に、変化に適応し、目標を確実に達成するために必要な調整を行う、デジタル プロジェクト マネージャーとみなすことができます。BabyAGI には、試行錯誤を通じてフィードバックから学習し、人間のような認知的意思決定を行う能力があります。BabyAGI を使用すると時間を節約でき、意思決定や創造的なプロジェクトなど、より価値の高いタスクに集中できるようになります。BabyAGI の重要な機能は優先順位付けであり、BabyAGI が常に最も効率的な方法で目標に向かって進むことを保証します。】
2.自律型 AI エージェントは何ができるのですか?
自律型 AI エージェントは、次のような目標が与えられたあらゆるタスクを完了できます。
- コンテンツ制作
- 個人秘書
- 個人の財務管理
- 調査とデータ分析
- GPT などの大規模言語モデル (LLM) ツールへのアクセス
- アクセスネットワーク
3.自律型 AI エージェントはどのように機能しますか?
自律型 AI エージェントの人気は徐々に加熱しており、AI エージェントのフレームワークをより深く理解したいと考える人が増えています。では、自律型 AI エージェントを成功させる主な要素は何でしょうか?
- 知識: AI システムの知識ベースは非常に重要です。最も信頼できる知識をトレーニング データとして使用するだけでなく、さまざまなソースからデータを収集して解釈する必要もあります。
- 記憶:人間と同じように、リソースがあり、それについて知っていると、それを記憶する必要があります。自律型 AI エージェントは、新しいデータの力を学習する必要があるだけでなく、過去の経験を思い出す必要もあります。
- 学習:知識と記憶力はありますが、学ぶべきことを本当に学んでいるのでしょうか?
自律型 AI エージェントは、累積報酬を最大化する方法で一連の意思決定を生成するモデルのトレーニングに関する機械学習の一種である強化学習などの手法を使用します。強化学習を使用すると、フィードバックの提供、ポリシーの最適化、試行錯誤による成功した出力の生成によってモデルを改善できます。
自律型 AI エージェントの学習能力を向上させるもう 1 つの方法は、他のシステムやユーザーと通信して情報を交換し、タスクで共同作業することです。また、外部ソースの閲覧、データベースのクエリなどの知識リソースを提供することで、自律型 AI エージェントが意思決定プロセス中の学習プロセスを強化するのにも役立ちます。
意思決定
優れた知識ベースと記憶力を備えた自律型 AI エージェントは、意思決定プロセスを支援します。自律型 AI エージェントの場合、意思決定には、システムが過去のデータを横断してデータを分析し、オプションを比較検討し、ユーザーの目標に最も適したアクションを選択する必要があります。
考慮すべきもう 1 つの要素は、自律型 AI エージェントには詳細なアクション プランが必要であり、このジョブには多くの計画が必要であるため、意思決定プロセスを実行する前に十分に検討する必要があります。
自律型 AI エージェントのフレームワークをより深く理解するために、以下の図を詳しく見てみましょう。
上記のシステム イメージは、無限ループで実行される 6 つのステップに分割されています。
- 1. ユーザーは目標/タスクを提供します。
- 2. ターゲット/タスクはタスクキューに入り、「実行エージェント」に移動して「メモリ」に格納されます。ここでは、ターゲット/タスクがメモリに保存されていることを確認する必要があります。
- 3. 目標/タスクにコンテキストが追加された後 (過去の経験と知識ベースを思い出して)、それは「実行エージェント」に送信され、タスクの結果が「タスク作成エージェント」に送信されます。
- 4. タスクが作成され、タスク キューに追加されました。
- 5. その後、タスク優先順位エージェントを通じてタスクに優先順位を付ける必要があります。
- 6. 最後のステップは、エージェントが「タスク優先順位エージェント」ステージでタスク リストをクリーンアップすることです。
4.自律的な主体性が重要なのはなぜですか?
数か月前、ChatGPT の新しいバージョンがリリースされ、多くの人がそれを使い始めました。多くの企業も、それを自社のビジネスに適用し、業務に統合する新しい方法を見つけようとしています。同時に、開発者は GPT プラグインの開発に熱心に取り組んでおり、これは AI がエコシステムの重要な部分になりつつあることも示しています。
一部の人にとって、これは突然の出来事のように見えるかもしれません。しかし、テクノロジーの世界は巨額の投資を受け、大きな熱意を持って急速に成長しています。人工知能の開発と日常生活への応用は私たちが想像しているよりもはるかに早く、私たちの身近に近づいています。
私たちは、自律型 AI エージェントがさまざまな業界の生産性と業務を向上させる可能性を秘めた、ペースの速いデジタル環境に住んでいます。これにより、ビジネスは競争力を維持しながら効率的に成長することができます。
自律型 AI エージェントは人間とは異なります。睡眠や昼休みなどは必要ありません。24 時間 365 日稼働して効率的な生産を確保し、結果をより早く得て、従業員の退屈な作業を軽減できます。
企業は人件費が削減され、有効生産性が向上します。しかし、自律型 AI エージェントの増加により、製造などの反復的なタスクを伴う業界で雇用の喪失が生じることもわかりました。
創造性、高度な問題解決、革新的な思考を伴う仕事への需要が顕著に増加するでしょう。データ分析、データ倫理、AI ベースのシステムを監視することを主な任務とする AI システム監視などの役割のニーズが高まっています。
5. 同様の例を挙げる
伝統的な企業でも大規模なデジタル化が始まったこの10年で、社内ツールの開発過程では、大量のページ、シーン、コンポーネントなどが常に繰り返されていることが分かりました。このホイールはエンジニアにとって多くの時間を無駄にしました。
このような問題に対応して、ローコード プラットフォームは、特定の繰り返し発生するシナリオとプロセスを個別のコンポーネント、API、データベース インターフェイスに視覚化し、ホイールの繰り返し作成を回避します。プログラマーの生産性が大幅に向上しました。
ローコードとは何ですか? デジタルテクノロジーツールプラットフォームのセットは、グラフィカルなドラッグアンドドロップやパラメータ化された構成などのより効率的な方法に基づいて、迅速な構築、データ配置、接続エコロジー、ミドルエンドサービスなどを実現できます。コードをほとんどまたはまったく使わずに、デジタル変革におけるシナリオ アプリケーションの革新を実現します。これは、巨大な市場需要と従来の開発生産性によって引き起こされる需要と供給の矛盾を緩和または解決することができ、デジタル変革のプロセスにおけるコスト削減と効率向上のトレンドの産物です。
プログラマーが知っておくべき代表的なソフトウェア JNPF 高速開発プラットフォーム、SpringBoot+Vue3 ベース、マイクロサービスを使用したフルスタック開発プラットフォーム、ビジュアル プロセス モデリング、フォーム モデリング、およびマイクロサービスを使用したフロントエンドとバックエンドの分離アーキテクチャを紹介します。レポート モデリング ビジネス アプリケーションを迅速に構築するツール。プラットフォームはローカルに展開でき、K8S 展開もサポートします。
アプリケーション体験アドレス: https://www.jnpfsoft.com/?csdn、ぜひお試しください。
6.まとめ
自律型 AI エージェントが企業や組織に採用されるかどうかは一般的な傾向であり、完全に適用されるのは時間の問題です。
あなただったら、何を準備しますか?
他の人が使用できる自律エージェントを作成したいと考えていますか?
それとも自律型エージェントを雇って生産性と私生活を向上させますか?