"Research agent 3.0 - Build a group of AI researchers" - Here is how

Summary

このビデオスクリプトでは、進化したAI研究者の構築過程が紹介されています。AI研究者3.0は、エアテーブルからのデータ抽出やインターネットでのリサーチ、結果のフィードバックまで、複数のGPTエージェントが連携してタスクを遂行します。進化の各段階で、AIはより高度なリサーチ能力を獲得し、特化したエージェントの協働により目標達成を図ります。このシステムは、リサーチ品質の向上と一貫性を確保しつつ、研究目標を細分化し、質の高いリサーチ結果を提供します。最終的には、AI研究チームが自律的に複雑なリサーチタスクを処理し、利用者が望む情報を効率的に収集・整理する様子が示されています。

Takeaways

• 👨‍💻 He built a system of multiple AI agents that can extract and research data from Airtable to generate high quality results
• 😎 The system is expandable to include more specialized agents for better performance
• 🔬 Research is a fundamental AI ability with many use cases he is passionate about
• 📈 AI capabilities have advanced rapidly, allowing rebuilt improved systems every 2 months
• 💡 Key change is systems are now more goal oriented to handle more complex tasks
• 👥 Emerging multi-agent systems allow tackling more difficult goals through collaboration
• 🛠 Frameworks like Anthropic's Claude simplify creation of customizable agent hierarchies
• 🤖 Specialized agents can be created via fine-tuning or knowledge bases like rag
• 💰 Gradient makes fine-tuning open source models affordable and accessible
• 😊 Showcased system with director, manager, researcher agents extracting Airtable data

Q & A

AI研究者3.0を構築する目的は何ですか？

AI研究者3.0の目的は、複数の専門化されたエージェントが協力して、より一貫性のある研究結果を生み出し、システムの自律性を高めることにあります。

AI研究者3.0における「ディレクター」の役割は何ですか？

ディレクターは、Airtableから研究タスクのリストを抽出し、それらを個々の研究タスクに分割して研究マネージャーと研究者に委任し、研究が完了するとAirtableに情報を更新する役割を担います。

AI研究者3.0における「研究マネージャー」の機能は何ですか？

研究マネージャーは、研究計画を生成し、研究者が提供した研究結果をレビューして品質を保証する役割を持っています。

「研究エージェント」はどのようなタスクを担当しますか？

研究エージェントは、インターネットをナビゲートして情報を収集し、事実に基づいた研究結果を生み出す役割を担います。

AI研究者3.0の開発で直面した主な問題は何でしたか？

研究品質の一貫性の欠如と、OpenAIが実行したくない複雑または制約のあるアクションの処理が主な問題でした。

AI研究者の進化において、AIエージェントの概念はどのように変化しましたか？

AIエージェントは、単純な言語モデルチェーンから、メモリやツールへのアクセスを備え、より目標指向で複雑なタスクを処理できる高度なシステムへと進化しました。

AI研究者を改善するために使用される二つの主要な方法は何ですか？

AI研究者を改善する二つの方法は、ファインチューニングと知識ベースの作成（RAG: Retrieval Augmented Generation）です。

なぜAI研究者3.0では複数のエージェントが使用されるのですか？

複数のエージェントを使用することで、特定のタスクに特化し、それらが協力して共有目標に向かって作業できるようにするためです。

AI研究者の開発において、Autogenフレームワークの役割は何ですか？

Autogenフレームワークは、異なるエージェント間の協力を簡単に設定し、管理するために使用されます。

AI研究者3.0を構築する際の最大の課題は何でしたか？

最大の課題は、エージェントのメモリの限界であり、これにより研究過程で収集された情報の一部をエージェントが忘れる可能性があります。