LLM Powered Autonomous Agents｜LLM搭載の自律型エージェント

LLM（大規模言語モデル）をコアコントローラーとして用いたエージェントの構築は、非常に魅力的な概念です。[AutoGPT](https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT)、[GPT-Engineer](https://github.com/AntonOsika/gpt-engineer)、[BabyAGI](https://github.com/yoheinakajima/babyagi) といったいくつかのプロトタイプデモが、インスピレーションを与える事例として存在します。LLM の可能性は、優れたコピーライティング、物語、エッセイ、プログラムの生成にとどまらず、強力な汎用問題解決ツールとして位置づけることも可能です。 ## エージェントシステムの概要 LLM を搭載した自律型エージェントシステムにおいて、LLM はエージェントの脳として機能し、以下の主要コンポーネントによって補完されます： - 計画（Planning） サブゴールと分解：エージェントは大きなタスクをより小さく管理可能なサブゴールに分解することで、複雑なタスクを効率的に処理できるようにします。 - 反省と洗練（Reflection and refinement）：エージェントは過去の行動に対する自己批判や自己省察を行い、失敗から学習して将来のステップのために改善を図ることで、最終結果の質を向上させます。 - メモリ（Memory） 短期記憶：私は、すべてのコンテキスト内学習（See Prompt Engineering を参照）が、モデルの短期記憶を利用して学習を行うと捉えています。 - 長期記憶：これは、外部ベクトルストアを活用し高速な検索を行うことで、エージェントに長期間にわたって情報を保持・想起する能力を提供します。 - ツール使用（Tool use） エージェントは、モデルの重みから欠落している追加情報を取得するために外部 API を呼び出す方法を学習します。これには、事前トレーニング後に変更が難しい現在の情報、コード実行機能、独自情報ソースへのアクセスなどが含まれます。 ![image](agent-overview.png) LLM 駆動型自律エージェントシステムの概要。 ## コンポーネント 1: プランニング 複雑なタスクには通常多くのステップが含まれます。エージェントはそれらのステップを認識し、事前に計画を立てる必要があります。

LLM搭載の自律型エージェント

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