アンドリュー・ン教授が最近共有した「AIエージェントワークフローが切り開く人工知能の新趋勢」という動画は、AI分野における最先端の動向とその未来について深く掘り下げた内容です。人間が道具を使うことで他の種と差別化されるように、AIにとってエージェントはその道具にあたるとン教授は語ります。

講演動画

主要な発見とデザインパターン

全体感

（講演動画よりのスクリーンショットカット）

反省

アンドリュー・ン教授によると、反省は文章を書くプロセスに似ており、初稿から問題を見つけ出し、それを改善する反復的なプロセスです。このアプローチは、翻訳の分野でも優れた結果をもたらしています。

ツールの使用

AIが外部のツールを利用して能力を補う方法です。例えば、リアルタイム情報を得るために検索エンジンを使ったり、数学問題を解くためにコードを実行したりします。

計画

AIが自ら問題解決のための道筋を計画し、複雑なタスクを単純な問題に分解するプロセスです。AutoGPTのように、ユーザーのタスクに応じて外部ツールの使用を計画します。

多エージェントの協働

複数のAIが協働して複雑なタスクを完成させるアプローチです。「Chat Dev」は、複数の大規模言語モデル（LLM）が異なる役割（CEO、デザイナー、製品マネージャーなど）を担い、共同で作業を進めるシステムの例です。

未来への展望

アンドリュー・ン教授は、人間がAIエージェントと協働してタスクを解決する新しいモデルに徐々に適応していくと予測しています。これは検索エンジンで即座に答えを得るのではなく、AIにタスクを任せ、完了後に通知を受け取る、まるで上司と従業員の関係のような非同期のやりとりになるでしょう。また、AIエージェントの能力はますます向上し、より迅速になると述べています。

結論

アンドリュー・ン教授は、「通用人工知能への道は旅であり、目的地ではない」と結び、AIエージェントワークフローが我々をその長い旅の中で一歩前進させるかもしれないと語っています。このビジョンは、AIの未来における協働と進化の新たな可能性を示唆しています。