Why Agent Frameworks Will Fail (and what to use instead)

Summary

このビデオでは、データ・ルミナの創設者であるデイブ・アバーが、エージェントフレームワークの欠点を指摘し、なぜ彼らは失敗すると思われるか、そしてその代わりに何を使用すべきかを説明します。大規模な言語モデルの台頭により、多くのエージェントフレームワークが登場しましたが、そのほとんどは複雑すぎると感じるかもしれません。ビジネスの自動化に必要なほどの創造性は必要ありません。代わりに、明確に定義されたプロセスを自動化することが求められます。ビデオでは、データパイプラインのアプローチを提案し、シンプルで効果的な方法でAIを活用する方法を示します。

Takeaways

• 🧑‍💼 Dave AbarはData Luminaの創設者であり、過去5年間でカスタムデータとAIソリューションを構築しています。
• 📈 大規模言語モデルの登場により、アジェンシーフレームワークが人気を集めました。
• 🔗 多くのアジェンシーフレームワークは、ワークフロー内で次のステップを決定するエージェントを連鎖させるというコアアイデアに基づいています。
• 🛠️ 実際にビジネスプロセスを自動化する場合、多くの場合、創造性よりも明確で一貫したプロセスが求められます。
• 🔄 AIは特定のステップを解決する際に使用され、それによって自動化されたワークフローが形成されます。
• 💡 Daveは、複雑で不安定なフレームワークを使用するのではなく、シンプルで基本原則からアプリケーションを構築することを推奨しています。
• 🔧 データパイプラインのアプローチは、ETLパイプラインの抽出、変換、ロードのプロセスに似ており、堅牢な原則とパターンがあります。
• 📊 データパイプラインは、有向非巡回グラフ（DAG）の設計原則に従い、データフローが一方向にのみ進むことを保証します。
• 🔑 シンプルなデータパイプラインを使用することで、コードで問題を解決し、複雑なフレームワークやツールは必要ありません。
• 🔗 プロジェクトテンプレートの例では、責任の連鎖パターンとパイプライン要素を組み合わせて、シーケンシャルステップを定義しています。
• 🔍 特定のライブラリであるInstructor Libraryを使用して、大きな言語モデルをパッチし、出力を検証することができます。

Q & A

ビデオの主題は何ですか？

ビデオの主題は、エージェントフレームワークの分析と、なぜそれらが失敗すると考えられる理由、そしてその代わりに何を使用すべきかについてのDave Abarの見解です。

Dave Abarはどのような人物ですか？

Dave AbarはData Luminaの創設者で、過去5年間でカスタムデータとAIソリューションを構築してきました。また、教育コンテンツを作成して、他人が同じようなことを行えるようにしています。

エージェントフレームワークとは何ですか？

エージェントフレームワークとは、大規模言語モデルを用いて一連のアクションを選択し、ワークフロー内で次のステップを推測するように設計されたツールやシステムのことです。

ビデオで触れられているエージェントフレームワークの例は何ですか？

ビデオで触れられているエージェントフレームワークの例には、Autogen、Crew AI、Lang chainなどがあります。

Dave Abarはなぜエージェントフレームワークが多すぎると感じるのですか？

Dave Abarは、多くのエージェントフレームワークがビジネスの自動化に必要なほどの創造性を持たず、また十分に堅牢ではないと感じるため、多すぎると述べています。

ビジネスの自動化プロセスに必要なものとは何ですか？

ビジネスの自動化プロセスには、明確に定義されたプロセスや、定義されていない場合は定義することが求められます。その後、そのワークフローを自動化する一連のステップを決定することが重要です。

ビデオで提案されている代替アプローチは何ですか？

ビデオでは、シンプルさを保ち、アプリケーションを基礎原則から構築することを提案しています。データパイプラインのアプローチをとることで、既存のソリューションやフレームワークに依存するのではなく、自分の問題に合ったソリューションを構築することができるでしょう。

データパイプラインとは何で、エージェントフレームワークと何が違うのですか？

データパイプラインは、データの抽出、変換、ロードのプロセスを意味し、コンピュータが存在する以来から使われているソリューションです。エージェントフレームワークとは異なり、データパイプラインは単方向のデータフロー（有向非巡回グラフ、DAG）を採用し、システムの信頼性を確保します。

ビデオで紹介されているプロジェクトテンプレートの目的は何ですか？

プロジェクトテンプレートは、入力データに基づいて処理ステップをチェーンし、大規模言語モデルを呼び出して応答を生成するジェネラティブAIアプリケーションの構築を容易にすることを目的としています。

ビデオで触れられているPTICモデルとは何ですか？

PTICモデルは、入力（Prompt）、処理（Task）、出力（Inference）、コンテキスト（Context）の4つの要素を含むモデルで、ジェネラティブAIアプリケーションの構築に使われます。

ビデオで紹介されているプロジェクトテンプレートのデータフローはどのように機能するのですか？

プロジェクトテンプレートのデータフローは、入力データを受け取り、パイプラインにルーティングし、各ステップで処理を実行し、最終的に応答を生成します。このプロセスは、責任の連鎖パターンとレジストリデザインパターンを使って構築されています。

ビデオで触れられているInstructorライブラリとは何ですか？

Instructorライブラリは、大規模言語モデルをパッチ適用し、応答モデルを定義して出力を検証することができるツールです。これは、AIアプリケーションを構築する際に、信頼性を高めるために非常に役立ちます。

ビデオの最後に、Dave Abarが提供しているフリーランス開発者向けのサポートとは何ですか？

ビデオの最後に、Dave Abarは、自分の会社が開発したサービスを通じて、フリーランス開発者がクライアントを見つけるのを助ける方法を紹介しています。これは、リードを獲得するためのマーケティングファネルの一形態であり、興味のある開発者は詳細を確認することができます。