コース概要

自律エージェントの基礎

  • エージェンシー AI の基本概念
  • 自律エージェントフレームワークの種類
  • 新たな研究方向性

BabyAGI の内部構造

  • タスク生成と優先順位付けの論理
  • 実行ループとメモリ構造
  • BabyAGI デザインの強みと制約

BabyAGI と他のエージェントとの比較

  • LLM をベースとするタスクエージェントとプランナー
  • マルチエージェントオーケストレーションフレームワーク
  • 反応型 vs 深考型エージェントモデル

自主性と制御の評価

  • AI システムにおける自主性レベル
  • 人間がループ内にいるモデルと監視モデル
  • 失敗モードとリスク要因

実際のアプリケーションとユースケース

  • 研究自動化
  • エンタープライズ知識ワークフロー
  • 自律的な探索と推論タスク

ベンチマークとパフォーマンス評価

  • 自律エージェントを評価するための基準
  • ストレステストと行動分析
  • 比較評価手法

エージェンシー システムの設計と展開

  • アーキテクチャに関する考慮事項
  • 組織ツールとの統合
  • スケーラビリティと運用管理

AI 自主性の未来の動向

  • エージェンシー フレームワークの進化
  • 潜在的なブレークスルーと制約
  • 研究と産業における戦略的意味

まとめと次回のステップ

要求

  • 高度な AI コンセプトに関する理解
  • 機械学習ワークフローの経験
  • 自律エージェントアーキテクチャに関する知識

対象者

  • AI 研究者
  • イノベーションリーダー
  • AI 戦略家
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー