マジカルラブリー☆つむぎのピュアピュアA.I.放送局 podcast 20250616 Podcast By cover art

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 関連リンク Anthropic「How we built our multi-agent research system」の要点まとめ Anthropicが、AIの「マルチエージェントシステム」をどう作ったか、その開発の裏側と重要な知見を公開しました。これは、AIアシスタント「Claude」の調査機能（Research機能）を開発する中で得られた貴重な学びです。 AnthropicのResearch機能は、「オーケストレーター・ワーカーパターン」という仕組みを使っています。これは、一人の「リーダーエージェント」がユーザーの質問を受け、それをいくつかの小さなタスクに分解します。分解されたタスクは、複数の「サブエージェント」（リサーチャーエージェント）に指示され、それぞれが並行して調査を行います。最後に、リーダーエージェントが各サブエージェントの結果を統合し、最終的な回答を作成するという流れです。まるで、プロジェクトリーダーが専門チームに仕事を割り振り、最後にまとめて報告書を作るようなイメージです。 このマルチエージェントシステムは、得意なことと苦手なことがあります。得意なのは、たくさんの調査を同時に進める「並列処理」や、大量の情報を扱うタスク、複数のツールを使う作業です。実際に、シングルエージェント（一人のAI）よりも高い調査性能を発揮しました。一方、苦手なのは、プログラミングのように並列化しにくい作業や、全員で同じ情報を共有しながら進める必要がある作業です。このシステムの性能を大きく左右するのは、AIがどれだけ「思考」（＝トークン）を使うか、つまりどれだけ深く考える時間を与えられるかです。しかし、大量のトークンを使うため、コストが高くなる点が大きな課題です。最新のモデルに切り替えることで、効率を上げつつコストを最適化できると報告されています。 開発では、AIへの指示文である「プロンプトエンジニアリング」が非常に重要でした。Anthropicは、以下の8つのコツを見つけました。 AIの思考をシミュレーションする: AIが指示をどう解釈し、行動するか想像する。リーダーエージェントに仕事の振り方を教える: サブエージェントへ目的、形式、ツール、担当範囲を具体的に指示させる。タスクの規模に応じた人員配置: 簡単な質問には少ないAI、複雑な調査には多くのAIを割り当てる。ツールの設計と選択: 適切なツールを選ばせ、その使い方を明確に説明する。エージェントに自己改善させる: AI自身に失敗の原因を診断させ、プロンプトを改善させる。広く始めてから絞り込む: まず全体像を掴み、徐々に詳細を調べるように指示する。AIに思考する時間を与える: 作業前に戦略を練ったり、結果が出るたびに立ち止まって考えさせたりする。並列処理で高速化: 複数のサブエージェントやツールを同時に動かすことで、調査時間を大幅に短縮する。 これらの戦略は、厳格なルールではなく、経験からくる良い「やり方」をAIに教え込み、同時に「これはしてはいけない」というガードレールを設定することで実現しました。 AIシステムの効果的な評価方法についても紹介されています。 小規模でもすぐに始める: 最初から完璧な評価システムを目指すのではなく、少数のテストケースでも効果は大きい。LLM-as-judgeを活用する: 生成された回答の正確性や網羅性などを、別のLLM（大規模言語モデル）に評価させる。人間による評価も不可欠: 自動評価では見落としがちな、AIの不自然な挙動や誤りを人間が見つけ、改善につなげる。 マルチエージェントシステムは複雑ですが、適切に設計・運用することで、人間だけでは難しい大規模な調査や分析を可能にする強力なツールとなることが示されています。 引用元: https://zenn.dev/ml_bear/articles/a5dc93b9d03edd Claude CodeとGitHub Issueを使った全自動開発について この記事は、最新のAI技術であるClaude Codeと、ソフトウェア開発で広く使われるGitHub Issueを連携させ、開発プロセスを「全自動化」するコンセプトと、それを実現するためのスクリプトについて紹介しています。これは、AIが自律的にソフトウェア開発のタスクをこなし、まるで一人のエンジニアのようにプロジェクトを進める未来の働き方を垣間見せてくれるものです...
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