はじめに
急速に進化する人工知能の世界において、効果的なマルチエージェントシステムの設計と展開能力が重要になってきています。この需要を認識し、「AutoGenを使ったAI主体的設計パターン」と題した新しいコースが開講されました。このコースは、エージェントベースのAIアプリケーションの領域に深く踏み込める、開発者や研究者にとって唯一無二の機会を提供します。
コースの概要
このコースは、マイクロソフトとペンシルベニア州立大学の共同開発により、マイクロソフト リサーチのプリンシパル リサーチャー、チー ワン氏、およびペンシルベニア州立大学の助教授、キンユン ウー氏が主導しています。参加者は、マルチエージェントアプローチを使用した大規模言語モデル (LLM) アプリケーションの開発を可能にするAutoGenフレームワークを使用して、マルチエージェントシステムの構築とカスタマイズを学ぶことができます。
このコースでは、以下の4つの主要なエージェント設計パターンを取り上げます:
- 反省:レビューエージェントが他のエージェントによって書かれたブログ記事を、クリティックエージェントの中にネストされて反省する、システムを作成します。
- ツールの使用:2人のエージェントプレーヤーが、ツールを呼び出して合法的な手を指し示すことのできる、チェスゲームを構築します。
- 計画:製品の新規顧客オンボーディング体験を提供するため、エージェント間のチャットシーケンスを開発します。
- マルチエージェントの協調:LLMを使って最初から新しいコードを生成するエージェントと、ユーザー提供のコードを使って金融分析タスクを行うエージェントの2つのシステムを作成します。
コース全体を通して、参加者は以下のような実践的なアプリケーションにこれらの設計パターンを適用する機会を得られます:
- 2人のスタンドアップコメディアンの会話を再現する2エージェントのチャット。AutoGenの「ConversableAgent」機能を使って、マルチエージェントの会話を構築。
- エージェントの反省フレームワークと「ネストされたチャット」構造を使って生成された高品質なブログ記事。
- ユーザー定義関数を統合しながら、金融分析用の株価推移をプロットするのに必要なコードを生成するプログラミングエージェント。
このコースの柔軟性は、これらの例を超えています。参加者はAPIコールを通じてもAutoGenフレームワークを任意のモデルで使うことができ、自身の環境でも活用できます。今回のコースではOpenAIのAPIを使用する予定です。
まとめ
「AutoGenを使ったAI主体的設計パターン」コースに参加することで、受講者はワークフローにおけるマルチエージェントシステムの効果的な実装方法を包括的に理解できるようになります。ハンズオンプロジェクトと最先端の設計パターンの探究を通して、エージェントベースのAIアプリケーションの可能性を押し広げる知識とスキルを身につけることができます。
主なポイント:
- このコースでは、AutoGenフレームワークを使ってマルチエージェントシステムの構築とカスタマイズを学びます。AutoGenは、LLMアプリケーションをマルチエージェントアプローチで開発するためのツールです。
- 参加者は、反省、ツールの使用、計画、およびマルチエージェントの協調の4つのエージェント設計パターンを学習します。
- コースでは、2エージェントのチャット、ブログ記事の査読システム、対話型チェスゲーム、金融分析用のプログラミングエージェントなど、さまざまなアプリケーションの作成を扱います。
- コースではOpenAIのAPIを使用しますが、AutoGenフレームワークは任意のモデルで使用できます。
- このコースに参加することで、開発者や研究者がワークフローでマルチエージェントシステムを効果的に実装できるようになります。