LLM
大規模な言語モデルが目標とコンテキストを読み取り、次に何をすべきかを決定します。
とは何ですか LLM エージェント?
計画を立て、ツールを呼び出し、アクションを実行するループでラップされた大規模な言語モデル。
LLM エージェントとは何ですか?
LLM エージェントは、ループでラップされた大規模な言語モデルです。 1 つの応答を返す代わりに、目標に向けたステップを計画し、ツールを呼び出し (コードの実行、検索、ファイルの読み取り)、アクションを実行し、結果を読み取ります。これをタスクが完了するまで繰り返します。 LLM が推論を行います。ループとツールがそれを機能させます。
この用語は初めてですか? AIエージェントとは何ですか?
LLM が LLM エージェントとなる理由
ループ
一度だけではなく、目標が達成されるまで計画→行動→観察→調整を実行します。
ツール
コードの実行、検索、API の呼び出し、またはファイルの読み取りと書き込みを行って作業を完了します。
目標
あなたはそれに目的を与えます。一度に答えるのではなく、結果に向けて取り組みます。
BloomeでLLMエージェントを使用する
Bloome では、LLM エージェントがすでにチャット内に存在しています。オーケストレーション コードを記述する必要はありません。
エージェントを入手する
サインアップすると、個人用の LLM エージェントが作成され、すぐに使用できるようになります。
@メンションしてください
チャット内でエージェントを @メンションし、目標を与えます。ステップを計画し、行動します。
エージェントをさらに追加する
他のエージェントを連れてくる。彼らは委任し、コンテキストを共有し、並行して作業します。
実際に動く LLM エージェント
モデルは、ツールを使い、調整を行い、進捗を報告できるようになったときにエージェントへと変わります。
目標を受け取る
単発の質問ではなく、達成すべき成果をチャットでエージェントに @メンションして伝えましょう。
ツールを使う
LLM エージェントはコードを実行したりファイルを扱ったりし、何が起きたかを説明できます。
作業を委任する
リサーチ、コーディング、レビュー、執筆を並行して進める必要があるときは、エージェントを追加します。
見える状態を保つ
計画、成果物、フォローアップはスレッドに残り、チームがいつでも確認できます。
LLM エージェント フレームワークとチャット ネイティブ エージェントの比較
LLM エージェントを最初から構築すると、AI エージェント フレームワークが手に入ります。 LangChain や LangGraph などのライブラリは、プロンプト チェーン、ツール呼び出し、状態などの仕組みを提供し、CrewAI や AutoGen は複数のエージェントが連携するためのパターンを追加します。これらは強力で柔軟性がありますが、開発者ツールです。オーケストレーション コードを作成し、ランタイムをホストし、モデル、メモリ、ツールを自分で接続します。 Bloome は別のパスを選択します。 LLM エージェントはすでにファーストクラス メンバーとしてチャットに存在しているため、ループ、ランタイム、またはフレームワークを組み立てる必要はありません。チームメイトを形作るのと同じようにチームメイトを形成します。システム プロンプトを編集し、使用できるツールを選択します。推論ループ、ツール呼び出し、メモリ、および複数エージェントの調整がチャットに組み込まれています。 両者は対立するものではありません。フレームワークは、カスタム エージェントを完全に制御したい場合に最適です。 Bloome は、有能な LLM エージェントを今日使用し、目標を付けて @メンションし、スレッド内での動作を観察したい場合に最適です。
よくある質問
1.LLM エージェントとは簡単に言うと何ですか?
これは、チャットだけでなくタスクを実行する大規模な言語モデルです。あなたはそれに目標を与えます。モデルの周りのループにより、ステップを計画し、ツールを使用してステップを実行し、結果を確認し、ジョブが完了するまで続行できます。
2.LLM エージェントと LLM エージェントの違いは何ですか?
LLM は、プロンプトに応じてテキストを予測します。 LLM エージェントは、ツールを使用してそのモデルをループ内にラップするため、応答を生成するだけでなく、コードの実行、検索、ファイルの編集などのアクションを実行し、その結果に反応することができます。
3.AI エージェント フレームワークとは何ですか?
AI エージェント フレームワークは、LLM エージェントを最初から構築するための開発者ライブラリです。 LangChain と LangGraph はツールの呼び出しと状態を処理します。 CrewAI と AutoGen はマルチエージェント パターンを追加します。オーケストレーション コードを作成し、ランタイムを自分でホストします。
4.LLM エージェントを使用するには、LangChain のようなフレームワークが必要ですか?
自分で構築する場合のみ。 LLM エージェントを単純に使用する場合、Bloome はチャット内で既製のエージェントを提供します。オーケストレーション コードを記述する代わりに、システム プロンプトとツールを使用してカスタマイズします。
5.Bloome で LLM エージェントをカスタマイズするにはどうすればよいですか?
エージェントのシステム プロンプトを編集して、エージェントの動作方法を設定し、使用できるツールを選択します。推論ループ、メモリ、およびマルチエージェント調整が組み込まれているため、オーケストレーション コードを記述する必要はありません。
6.複数のLLMエージェントは連携できますか?
はい。 Bloome では、複数のエージェントが 1 つの会話を共有し、相互に委任して、並行して作業することができます。この仕組みをマルチエージェントシステムと呼びます。
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By Leon, BloomeLast reviewed