OpenAIのChatGPTの現行バージョンとは異なり、AgentGPTは最小限の手動プロンプトで、ユーザー定義された目標に向かって考え、計画し、行動し、適応できる自律型AIエージェントを作成できます。AgentGPTを特別なものにしている主要な機能のひとつは、そのユーザーフレンドリーなインターフェースで、研究やデータ収集、探索的問題解決、アイデア創出、反復タスクの自動化、チャットボットの作成など、あらゆるユースケースでAIエージェント機能を利用できるようになっています。
AgentGPTは、ノーコード・ツールです。つまり、ゴールを定義し、モデルを選択し、エージェントをデプロイするために、ユーザーはソフトウェアを書いたり、開発環境をセットアップしたりする必要がありません。初心者が効果的な目標を構成する方法を理解するためのテンプレートが提供されています。
AgentGPTは、主にReworkd AI社のチームによって開発されたオープンソース・プロジェクトです。サンフランシスコを拠点とするスタートアップ企業である同社は、2023年4月にこのツールを立ち上げ、進化させています。料金体系に関しては、Reworkd社は無料バージョンと有料枠のホスト型サービスを提供しています。このプロジェクトが早期に注目を集めた理由は、オープンでアクセスしやすく、コードとドキュメントがGithubで入手可能だったことがあります。
AgentGPTの「GPT」は生成的事前学習トランスフォーマー（generative pretrained transformer）の略であり、トランスフォーマーのディープラーニングアーキテクチャに基づく大規模言語モデル（LLM）のファミリーです。これは、GPTがChatGPTのような単なるチャットボットではなく、自律エージェントとして機能しているため、AgentGPTと呼ばれます。ただし、どちらもGPT-3.5やGPT-4など、内部では同じOpenAIモデルを利用しています。
AgentGPTを、Webではなくユーザーの個人用マシン上で実行される同様のツールであるAutoGPTなどの他のエージェント型AIツールと混同しないようにしてください。BabyAGIは、より技術的なPythonベースのプラットフォームで、多くの場合、開発者向けの基礎ツールとして使用されるエージェント・プラットフォームです。
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エージェントは、利用可能なツールを使用してワークフローを設計し、自律的にタスクを実行するAI搭載システムです。従来のLLM、例えばIBM® Graniteモデルは、トレーニングに使用したデータに基づいて応答を生成し、知識と推論の制限によって制約されます。
対照的に、エージェントはユーザーと話すだけではなく、それ以上のことができます。LLMは、一種の頭脳と考えることができます。エージェントは、LLMの脳を使用して考察するシステムです。エージェントは、人間のインプットを最小限に抑えながら、長期的な目標を達成するために複数ステップの推論を必要とする複雑なタスクを計画し、実行します。
コーヒー店を始めたいと考えていますが、どこが良い場所か分からないとします。良い場所の基準を特定し、証拠を収集し、候補地域を絞り込み、トレードオフとリスクを明らかにします。エージェントは若手研究アナリストになります。しかし、どのツールを使うべきでしょうか。どちらも機械学習を使用してコンテンツ生成を実行するため、理論的にはこのようなプロジェクトにChatGPT（または他のLLMを活用したチャットボット）を使用できます。
AgentGPTがリアルタイムのWeb検索を実行し、他の外部ツールにアクセスする機能は、ChatGPTの同様の機能よりも前に開発されたものですが、現在はどちらのツールにもこの機能が備わっています。そうは言っても、AgentGPTには依然として強みがあります。
ChatGPTは、フォローアップの質問をしたり、その前提を調査したり、インタラクティブにアイデアに挑戦したり、アイデアを洗練させたい場合に優れています。ただし、タスクが複数ステップで、道筋が不明確で、途中のすべてのステップで手動で制御したくない場合は、AgentGPTの方が適している可能性があります。
ChatGPTは何をすべきか指示されるのを待っており、あなたがあらゆるステップでそれをガイドする必要があります。対照的に、AgentGPTは最初の目標を受け取り、それに基づいて実行し、実行すべき最適な手順を自動的に決定します。「未知のこと」を表面化し、それについて尋ねることさえなかった領域を探索するのに最適です。
ChatGPTの場合は、各ステップで次の質問をする必要があります。
AgentGPTを使用すると、「良いコーヒー店の場所の特徴を研究してください」と言うだけで、エージェントは徹底的に研究した応答を返してくれます。エージェントは自らそのような質問をし、あなたの質問に積極的に回答します。
コーヒー店に影響を与える新しい規制、トレンド、テクノロジーを監視し、週ごとのリスクと機会を要約して、整然としたレポートで提供するエージェントを作りたいとします。エージェントにソースをスキャンし、コーヒー店との関連性をフィルタリングし、リスクと機会を統合し、成果を要約できるようにする必要があります。
これはChatGPTよりもAgentGPTの方がオープンエンドであり、新しい情報を得るためにエージェントに継続的に再プロンプトする代わりに、完成した要約を簡単にレビューできるため、より良いユースケースです。
まず、エージェントに名前を付けます（例：「コーヒー業界のリスクと機会のアナリスト」）。次に、目標を書きます。
「独立系コーヒー店に影響を与える新しい規制、トレンド、テクノロジーについてウェブとソーシャル・メディアを調べ、監視すべきリスク、機会、項目を毎週要約してください。その後、企業幹部の読者向けのニュースレターを編集し、整理してください。」
「独立系コーヒー店」は関連性を狭めます。「監視に値するリスク、機会、項目」という分類を強制します。「編集と整理」により、冗長性が減り、望ましいスタイルの成果を生み出します。
制約や運用ルールを追加して、ノイズの多い成果を防ぐことができます。次のようにします。
「特に指定がない限り、地域の規制に重点を置く」
「無関係なホスピタリティーのニュース（高級ダイニング、ホテルなど）は無視する」
「過去7日間のおすすめソース」
「影響を明確かつ簡潔に要約する」
「情報が不完全な場合は不確実性にフラグを立てる」
エグゼクティブ・サマリーを記載する（5項目以内）
すべてのソースをハイパーリンクとして埋め込む
以前のレポートの成果を繰り返さない
「誇大広告」ニュースを罰する
この最初のプロンプトを保存し、新しい結果を得るために毎週再実行することができます。
AgentGPTは、「パーソナル・アシスタント」または「デジタル・コパイロット」カテゴリーに分類される単純なユースケースに優れています。このようなエージェントは、異なる目標のために複数のエージェントを並行して実行することで、水平方向に拡張できます。この拡張性により、AgentGPTは、IBM® watsonX Orchestrateのような、より強固なガードレール、評価、監視が必要なエンタープライズスタイルのエージェントシステムのプロトタイプとして魅力的なものとなっています。
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