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エージェントAIの技術レファレンスまとめ

    これまでの記事で取り上げた調査支援系、PC操作系、コーディング支援系のような、ある程度のユースケースが見えているAIサービス・ソリューションの動向については、これまでと同様にウォッチしていきます。
    このページは、エージェントAIを使う際に教科書的に使えそうなレファレンスやツール、今後の参考になりそうなものを1カ所にまとめておく目的です。他のページに以前あった情報も一部移してきています。
    なおフレームワークや事例は以下のページに移しました。

    まずはAIエージェントが一覧化されたサイトGitHub - e2b-dev/awesome-ai-agents: A list of AI autonomous agents、昔のBabyAGIやAutoGPTからdevin、AutoGenなどがある。それ以外にぱっと見で有用とわかるのは以下

    How much GPU VRAM do I need to be able to serve Llama 70B?

    Clean formulae pic.twitter.com/Yr2tOzcwTu

    — Rohan Paul (@rohanpaul_ai) August 17, 2024

    🗞️ "A Survey on Knowledge Distillation of Large Language Models"

    A detailed overview of current methodologies in knowledge distillation and proposing future research directions.

    📌 Structured around three foundational pillars: algorithm, skill, and verticalization – providing a… pic.twitter.com/pNZhp2Ik9D

    — Rohan Paul (@rohanpaul_ai) August 17, 2024

    そもそもAIエージェント入門に関するところから。
    Microsoftリポジトリ:AIエージェント作成に関する初学者向けコンテンツ

    AIエージェント開発のノウハウと課題

    AIエージェントの実装・ワークフローについての整理

    AIエージェントのサーベイ論文
    推論(Reasoning)、計画(Planning)、ツール使用(Tool Calling) の3つ要素で設計・実装(単独/マルチ)・能力、限界をまとめ

    方法論や課題の観点で整理したサーベイも。

    AIエージェントの評価についても、人類最後の試験(HLE:Humanity’s Last Exam)という大上段なものから、記事・レポートが生成AIで書かれた可能性を推定する生成AIチェッカーまで

    他の情報を見たい方は、目次ページへ
    仕切り直しで収集情報の整理から|くすぐったがり|note

     
     
     
    データ利活用まわりでサービス企画してるチーフなんたらサイエンティスト。なおX/twitterもnoteも私個人の意見であり、所属する組織の見解ではありません。 ( 厂˙ω˙ )厂うぇーい …… ○┼ バタッ

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