Designing Multi-Agent Systems

めちゃくちゃ勉強になりました。

マルチエージェントシステムに関して、これでもかってくらい網羅的に説明されています。サンプルコードのリポジトリもあるので非常に具体的です。最後の具体例(非構造化データ分析ワークフローエージェント、ソフトウェアエンジニアリングエージェント)も非常に勉強になります。

著者の方はMicrosoftのエージェントフレームワークAutoGenを開発された方です。

以下はメモ：

・エージェント(推論、ツールによるアクション、コミュニケーション、適応可能なAIシステム)、マルチエージェントシステム(それぞれが特殊能力を持ち、協働する複数のエージェント)、ツール(エージェントの能力を拡張するAPI、コード実行、検索のような外部機能)の違い
・エージェントはAIモデル、メモリー、ツールから構成され環境を認識し、環境に働きかける
・どのようなタスクを達成させたいのからスタートして、アーキテクチャを検討すべき
・エージェントは自律パターンだけではなくワークフローパターンもある。動的なプランニングや柔軟性でなく、確実性を求めるのであればワークフローの方が合理的
・フロントエンドはReact、streamlitはプロトタイプ向け
・評価駆動開発が重要、評価を後回しにしたら大変なことに
・最適化のループ：計測、分析、修正、検証の繰り返し
・タスクによっては、シンプルなモデルがマルチエージェントを上回る。場合によってはマルチエージェントシステムが不要なことも
・エージェントは、保有しているツールとその使用法をガイドする指示以上の能力を持ちません