こんにちは。NEO(x) の宮脇（@catshun_）です。 2024/07/18 に行われた『Tokyo AI Talks, 応用機械学習と人工知能セミナー: AIエージェント』で登壇いたしましたので、本記事では簡単にイベント概要を振り返りいたします。

はじめまして！データサイエンティストの山内(@jof_5)です。 本記事では、日々、プロンプト開発されている皆様に向けて、プロンプトを効率的に開発する手法の一つである「自動プロンプト最適化」について記載いたします。 1. プロンプトエンジニアリングの必…

本記事では LLM を用いたブラウザ操作を目的とした WEBエージェントとその周辺記述について紹介します。

Devinの公開から注目を浴びているAIソフトウェアエンジニアについての紹介です。Devika, Open Devin, SWE-agent, AutoDev の他、MetaGPT, ChatDev, Data Interpreter などの関連情報を紹介しています。

はじめに こんにちは。Algomatic LLM STUDIO 機械学習エンジニアの宮脇（@catshun_）です。 Wang+’23 - A Survey on Large Language Model Based Autonomous Agents ChatGPT が発表されてからおよそ 1 年が経ち、AutoGPT, BabyAGI, HuggingGPT, Generative A…

LLM エージェントにおける基本機能の一つである計画立案について、タスクリストを並列に実行する LLM Compiler について解説します。逐次的にタスクを処理する ReAct よりも高いトークン効率とレイテンシを実現しつつ、ReAct よりも一貫して高い正解率を達成…

LLM エージェントにおける基本機能の一つである計画立案について、計画と実行の2段階による推論を行う ReWOO について解説します。ReWOO では Decomposed-first な推論を行うため ReAct よりもトークン消費の効率が良く、同程度の正解率を実現します。