AgentOS

キャリーオーバーと呼ばれる仕組みにより連鎖された 2 つのエージェント間のチャットのシークエンスとして、シーケンシャル・チャット・パターンは、相互に依存するサブタスクに分解される複雑なタスクに役立ちます。 AG2 : ユ … 続きを読む

2 つのエージェントのチャットは最も単純な会話パターン形式です。各々の ConversableAgent エージェントの initiate_chat メソッドを使用して 2-エージェント・チャットを開始します。 AG2 … 続きを読む

AG2 には数多くのサンプルが 100 を超える Jupyter ノートブックで提供されています。その中から優れた例をカテゴリー分けして、極力、日本語プロンプトを使用して Google Colab で動作確認した上で紹介 … 続きを読む

財務コンプライアンスの例では、取引きを処理して疑わしいものを人間の承認のためにフラグ立てし、概要レポートを生成できるシステムを構築しました。けれども、エージェントは取引きの履歴にアクセスしたり、知識外の特定の計算を実行す … 続きを読む

AG2 は様々なオーケストレーション・パターンを提供し、進化する財務コンプライアンスシステムに対して、グループチャット・パターンは特に強力です。それは専門エージェントが、動的ハンドオフを使用して連携し、複雑なワークフロー … 続きを読む

Human in the Loop (HITL) は、AG2 エージェントがワークフロー内で人間と協調することを可能にする強力なパターンです。すべての決定を独自に行う代わりに、エージェントは重要な決定ポイントで人間のオペ … 続きを読む

ConversableAgent は AG2 の基礎的なビルディングブロックです – AI システムの頭脳とパーソナリティの両方と考えてください。 AG2 システムのすべてのエージェントは ConversableAgen … 続きを読む

LLM の設定は AG2 エージェントに対して重要です – それはエージェントに思考力を与えます！LLM 設定は、エージェントが言語モデルに接続する方法を定義します。 AG2 : ユーザガイド – … 続きを読む

AG2 の中核となるビルディングブロックを探求しましょう。これらの概念の理解は、通信、連携、問題解決を行う動的な、マルチエージェント AI システムを構築するのに役立ちます。 AG2 : ユーザガイド – 基 … 続きを読む

AG2 はエージェント型 AI の開発と研究を合理化することを目的としています。 このガイドは、ユーザが環境をセットアップして最初のマルチエージェント・ワークフローを構築する方法を説明します。わずか数ステップで、最初のエ … 続きを読む