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AI エージェントによるソフトウェア アーキテクチャの破壊 | ハルシャ アンジェリ | 2011/11/1 2024 年 1 月

LLM はソフトウェア開発を再構成しますビルディングブロックを超えて: 再考されたソフトウェアのシンフォニーソフトウェア開発の新たな夜明けにおいて、私たちは過去の不格好なレゴを超えて、 オーケストラフローインテリジェンス。 これ モジュール式 AI エージェント 時代はパラダイムシフトを示し、無限の可能性を秘めた遊び場で創造性と技術的専門知識を融合させています。モノリスからメロディーへ:ソフトウェア開発は、かつては花崗岩から大聖堂を彫刻するようなモノリシックで骨の折れるプロセスでしたが、現在は変わりつつあります。 新しい時代は、相互接続されたモジュールのシンフォニーをもたらし、それぞれがそれ自体で巨匠であり、従来の厳格なコーディング構造の終焉を告げています。ソリストの紹介:想像する LLM (大規模言語モデル) 単一の実体としてではなく、オーケストラ内の楽器の集合として、それぞれが特定のタスクに合わせて微調整されています。リリカル賞受賞者: 詩や散文を作る言葉鍛冶。メロディアスなマエストロ: ハーモニーとメロディーの作曲家。ピクセル・ピカソ: 仮想キャンバスをペイントするデジタル アーティスト。コード・コンジャラー: コード行からソフトウェアを構築するアーキテクト。AI エージェント: ツール (スキル)、知識、フローが絡み合う楽器、音楽の知識、演奏スキルを備えたソリストのように、この新しいパラダイムにおける AI エージェントは、ツール、スキル、知識、フロー/プロセスを具体化したものです。スキルとしてのツール: ツールは、特定のタスクを実行するために使用されます。 しかし、彼らはまた、自らの能力を学び、適応し、磨く能力を備えたスキルを体現しています。共同LLM: これらのモデルは単独で機能するだけではありません。 これらは、サブエージェントや他の LLM と連携して、さまざまなプロセスとインテントをシームレスに統合する「フロー」を作成します。ナレッジ リポジトリ: 各 AI エージェントは知識の宝庫であり、膨大なデータセットから情報を引き出して行動や決定を伝えます。 また、ツールを使用して新しい知識を学習したり、新しいスキルを学習したりすることもできます。プロセス/フロー指向: 彼らは、単純なタスクから複雑な分析上の課題に至るまで、体系的なプロセスを適用して問題を解決することに成功しています。 彼らはプロセスに従うことも、内省的思考を使用して意図を与えられた独自のプロセスを考案することもできます。ダイナミズムと流動性:これは、特定のアクティビティ向けにコード化され、柔軟性に欠ける従来のソフトウェアからの脱却を表しています。 対照的に、AI エージェントは、流動的かつ動的なアプローチを具体化して、さまざまなタスクにスキルを適応させて再利用できます。…

AI エージェントによるソフトウェア アーキテクチャの破壊 | ハルシャ アンジェリ | 2011/11/1  2024 年 1 月

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2024-01-21 16:18:06

LLM はソフトウェア開発を再構成します

ビルディングブロックを超えて: 再考されたソフトウェアのシンフォニー

ソフトウェア開発の新たな夜明けにおいて、私たちは過去の不格好なレゴを超えて、 オーケストラフローインテリジェンス。 これ モジュール式 AI エージェント 時代はパラダイムシフトを示し、無限の可能性を秘めた遊び場で創造性と技術的専門知識を融合させています。

モノリスからメロディーへ:

ソフトウェア開発は、かつては花崗岩から大聖堂を彫刻するようなモノリシックで骨の折れるプロセスでしたが、現在は変わりつつあります。 新しい時代は、相互接続されたモジュールのシンフォニーをもたらし、それぞれがそれ自体で巨匠であり、従来の厳格なコーディング構造の終焉を告げています。

ソリストの紹介:

想像する LLM (大規模言語モデル) 単一の実体としてではなく、オーケストラ内の楽器の集合として、それぞれが特定のタスクに合わせて微調整されています。

  • リリカル賞受賞者: 詩や散文を作る言葉鍛冶。
  • メロディアスなマエストロ: ハーモニーとメロディーの作曲家。
  • ピクセル・ピカソ: 仮想キャンバスをペイントするデジタル アーティスト。
  • コード・コンジャラー: コード行からソフトウェアを構築するアーキテクト。

AI エージェント: ツール (スキル)、知識、フローが絡み合う

楽器、音楽の知識、演奏スキルを備えたソリストのように、この新しいパラダイムにおける AI エージェントは、ツール、スキル、知識、フロー/プロセスを具体化したものです。

  • スキルとしてのツール: ツールは、特定のタスクを実行するために使用されます。 しかし、彼らはまた、自らの能力を学び、適応し、磨く能力を備えたスキルを体現しています。
  • 共同LLM: これらのモデルは単独で機能するだけではありません。 これらは、サブエージェントや他の LLM と連携して、さまざまなプロセスとインテントをシームレスに統合する「フロー」を作成します。
  • ナレッジ リポジトリ: 各 AI エージェントは知識の宝庫であり、膨大なデータセットから情報を引き出して行動や決定を伝えます。 また、ツールを使用して新しい知識を学習したり、新しいスキルを学習したりすることもできます。
  • プロセス/フロー指向: 彼らは、単純なタスクから複雑な分析上の課題に至るまで、体系的なプロセスを適用して問題を解決することに成功しています。 彼らはプロセスに従うことも、内省的思考を使用して意図を与えられた独自のプロセスを考案することもできます。

ダイナミズムと流動性:

これは、特定のアクティビティ向けにコード化され、柔軟性に欠ける従来のソフトウェアからの脱却を表しています。 対照的に、AI エージェントは、流動的かつ動的なアプローチを具体化して、さまざまなタスクにスキルを適応させて再利用できます。 エージェントのコアセットを集めて、コラボレーションし、新しいスキルを学習し、独自の学習パスを定義し、目的を達成することができます。

デジタルマエストロのスナップショット:

この流動性は、AI エージェントがすでに果たしている役割からも明らかです。 ソフトウェアのソリストはさまざまな形をとっています。

  • プロダクト エンジニア: 創造的な精度でデザインと機能のバランスをとる AI エージェント。
  • Thecoding Guru: 複雑な要件を効率的で動的なコードに変換する AI エージェント。
  • The Blogger: 物語性のある魅力的で話題のコンテンツを生成する AI エージェント。
  • The Marketing Magus: 広告コピーとトレンド分析を習得する AI エージェント。
  • データ ドクター: データセットを予測的洞察に変換する AI エージェント。
  • カスタマー ケア カメレオン: 共感を持って顧客とのやり取りをパーソナライズする AI エージェント。

この種の AI エージェントは現在インターネット上で稼働しており、例としてそのスキルを以下に示します。

写真提供: NexusGPT

利用可能な AI エージェントは複数の機能にまたがっており、詳細なスナップショットを以下に示します。 例: さまざまなツールを備えた一般エージェント (relevance.ai)、リサーチ エージェント (GPT ストア)、クリエイティブな画像およびビデオ処理エージェント (glif.app)。

写真提供:Relevance.aiPic 提供:GPT StorePic 提供:glif.app

コンサートが始まります:

これらの AI パフォーマーをアンサンブルに組み立てることを想像してください。

  • アプリ 1: AI シェフ: を組み合わせる レシピリミキサー エージェントと フレーバーフュージョニスト そしてその プレートプレゼンテーションプロ パーソナライズされた料理の傑作を作り上げたり、想像力と同じくらいユニークな料理を提供する仮想レストランを立ち上げたりすることができます。
  • アプリ 2: ドリームウィーバー: ブレンドしてください ストーリーアーキテクト とともに ワールドウィーバー そしてその キャラクターのささやき インタラクティブなフィクションを作成したり、子供たちを歴史の中心に連れて行く教育的な冒険を構築したりできます。
  • アプリ 3: 個人的なミューズ: を融合する リリカル受賞者 とともに メロディアス・マエストロ そしてその 感情の通訳者 あなた自身の AI ソングライティング パートナーを作成し、あなたの魂のための賛歌や悩みを解決する子守唄を作曲する準備ができています。

My Symphony: アプリ コメント アナライザー

これを実現するために、GPT を利用した AI を使用して、ユーザー フィードバックをインテリジェントに解釈し、製品ロードマップを提案するアプリ コメント アナライザー (製品フィードバック リサーチャー) を作成しました。 「コーディングの達人」、「研究者」、「感情分析者」、「スクレイパーのマエストロ」が集結しました。 これは平坦な 15 分で構築されました。 データの取得、トピック モデルのコーディング、センチメント分析などはもう必要ありません。代わりに、ツール/スキル、知識、LLM、フローを追加しました (下の図)。 実行はすべて、ツールを使用して独自の知識を構築するオーケストレーション LLM によって行われます。

写真提供: Relevance.ai

以下のスクリーンショットはその微妙な操作を示しており、AI の適応性と言語の巧みさを示しています。

写真提供: Relevance.ai

この「フロー」はソフトウェア開発フローとはまったく対照的でした。 わかりやすい英語のプロンプトの流れでした(下の写真)。 未来のメロディーはソフトウェア工学ではなく「フロー工学」によって定義されるのでしょうか?

写真提供: Relevance.ai

エージェントを GPT ストアに移植してシームレスにリリースすることもできます。 つまり、GPT ストアに製品ロードマップ作成者がいることがわかりました。

著者による写真 写真による著者

これらの AI エージェントは、現代テクノロジーの多用途性を示すだけでなく、私たちの社会の構造そのものにシームレスに統合され、ソフトウェア開発における変革の時代の到来を示しています。

交響曲の宇宙:

この新しいデジタル シンフォニーでは、各 AI エージェントとモジュールが独自のスキルと知識を提供し、ソフトウェアを静的な構造から動的に進化する有機体に変換します。 私たちは、ソフトウェアが厳格なコードによって定義されるのではなく、インテリジェントな AI エージェントの流動的で協調的なダンスによって定義される時代に入りつつあります。 これはソフトウェア開発の未来です。創造性とテクノロジーが調和して融合し、AI エージェントが相互接続された有機体のように連携して複雑な意図を実現します。

この未来に足を踏み入れるとき、私たちは単に新しいテクノロジーを採用するだけではありません。 私たちは、AI と人間の創意工夫が融合して可能性に富んだ世界を生み出すイノベーションのシンフォニーに参加しています。

この AI 主導の時代の無限の可能性を探るとき、覚えておいてください。次にソフトウェアについて考えるときは、単なるコード行ではなく、テクノロジーと私たちの生活のリズムを調和させる役割を果たす AI エージェントのシンフォニーを想像してください。 。 ここは私たちの未来が音符ごとに構成されている場所です。

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執筆者について: nipponese

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