PARCHA CEO AJ Asverが実世界のタスクにAIエージェントを拡大

📑 目次

1. イントロダクション
2. PARTAとは？
3. 問題解決の困難さ
4. エンジニアリングの詳細
5. エージェントと大規模言語モデル（LLM）の関係
6. 実際のユースケース
7. LLMの信頼性と柔軟性
8. エージェントの完成度と可調整性
9. システムの一貫性と正確さ
10. エージェントの将来展望

📰 記事

イントロダクション

こんにちは、私はGibsonです。本日のエピソードでは、PARTAの創業者兼CEOであるAJ Asverとお話しします。AJは再度の起業家であり、以前はGoogleに買収されたリアルタイム検索エンジンのScooperを設立しました。現在、AJはPARTAを運営しており、知識労働者のために労働量の大きいタスクを自律的に完了するAIエージェントを開発しています。

PARTAとは？

PARTAは、現在のポリシーや手順、ツールを使用して、即座にオペレーションとコンプライアンスを自動化するAIエージェントを構築しています。例えば、B2B向けの製品を提供している場合、お客様のオンボーディングに関連する手順（例：デラウェアで登録済みか、事業が活動中か、税金IDが州に登録されているか）をエージェントに与えることで、これらの手作業にかかる時間を削減できます。エージェントは、従来のプロセスに基づいてタスクを実行し、AI技術の進歩により、人間による時間のかかるレビューを自動化することができます。

問題解決の困難さ

AIエージェントの組み立てには、多くの困難さが伴います。特に、デモからプロダクションまでの展開は非常に時間と労力がかかります。最初のバージョンでは、エージェントが人間の手順を正確に追従できず、エッジケースやパフォーマンスの問題が発生しました。しかし、ユーザーのフィードバックを元に繰り返し改善を行い、システムを洗練させることができました。

エンジニアリングの詳細

エージェントの開発において、迅速な反復プロセスが非常に重要であることがわかりました。AIを使用する場合、創造的な思考と異なるアプローチの試行が成功につながることがよくあります。また、エージェントの完成度と可調整性も重要です。エージェントは、人間の判断によるタスクを自動化するため、エージェント自体が信頼性のある結果を提供できることが必要です。

エージェントと大規模言語モデル（LLM）の関係

エージェントは、大規模言語モデル（LLM）と連携して動作します。LLMは、テキスト生成において非常に優れた性能を発揮しますが、その性格上、正確である一方で柔軟性に欠けることがあります。エージェントの目的は、LLMを制御し、特定のタスクを実行するための計画を作成し、その計画に従ってLLMを操作することです。

実際のユースケース

PARTAのエージェントは、様々な業界で活用されています。たとえば、金融テクノロジー企業では、顧客のオンボーディングやトランザクションのリスクチェックなど、手作業によって行われていた手順を自動化することができます。これにより、より迅速かつ正確な処理が実現し、企業のスケーラビリティが向上します。

LLMの信頼性と柔軟性

LLMの信頼性と柔軟性は、エージェントの開発において重要な要素です。LLM自体が確率的な結果を提供するため、エージェントの動作には予測性が求められます。エージェントは、LLMの出力を適切に解釈し、結果に基づいた次のステップを実行する必要があります。また、エージェント自体の柔軟性も重要であり、特定のタスクにおいてさまざまな要素を考慮しながら判断を行う能力が求められます。

エージェントの完成度と可調整性

エージェントの完成度と可調整性は、システム全体の一貫性と正確さに影響を与えます。エージェントが信頼性のある結果を提供できることが非常に重要であり、そのためにはエージェントの設計と実装に十分な時間とリソースを投入する必要があります。また、エージェントが柔軟に調整可能であることも重要であり、ユーザーがエージェントの振る舞いを変更できることが求められます。

システムの一貫性と正確さ

エージェントのシステム全体の一貫性と正確さは、ユーザーにとって非常に重要な要素です。エージェントの設計と実装において、システムが常に正確な結果を提供できるようにすることが求められます。エージェントが外部の世界に影響を与える場合には、特に注意が必要です。正確な結果の提供を保証するために、ガードレールを設けることが重要です。

エージェントの将来展望

エージェントの将来展望は非常に興味深いものです。将来的には、より多くの業界でAIエージェントが普及し、人間との共同作業が進むことが予想されます。これにより、人間はより創造的で戦略的な仕事に集中することができ、経済的な価値創造が加速するでしょう。また、感情や直感を持つエージェントの開発も進展しており、これはビジネス環境においても重要な要素となるでしょう。将来的には、エージェントが感情を持ちながら他のエージェントや人間とコミュニケーションを取り、ある領域において専門知識を提供できるようになると考えられます。

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