AI時代のユーザ体験は「AAAA」モデルで考えよう｜Dory
こんにちは、Doryと申します！ AlgomaticというAIスタートアップにて、LLM（大規模言語モデル）を使ったB2Bプロダクトやサービスを提供しています。 2022年末頃からLLMがプロダクト開発の現場にも定着し始めているなか「AIネイティブなプロダクトを作ろう！」「AIを使う意味がある体験にフォーカスしよう！」といったフレーズはよく耳にします。 けれども、"AIらしいUX"が具体的に何を指すのかについては、現在のところ共通の見解があるわけではありません。 そこで本記事では「AI時代ならではの体験設計ってなんだろう？」ということを、前職GoodpatchやAlgomaticでの私自身の経験を交えつつ整理しています。 【この記事には何が書いてある？】 ・AIサービスの体験設計フレームワークとして「AAAA」モデルを提唱します、ということ ・「AAAA」は「Automation（自動化）
LLMエージェントのデザインパターン、Agentic Design Patternsを理解する
「Agentic Design Patterns」と呼ばれるLLMベースのAIエージェント（以下、LLMエージェント）の4つのデザインパターンについて紹介します。 まず、「Agenticワークフロー」について説明し、続いて4つのデザインパターンを説明します (Part5の前に公開してしまったので、後追いで更新予定です) Agentic Design Patterns Part 1 Agentic Design Patterns Part 2, Reflection Agentic Design Patterns Part 3, Tool Use Agentic Design Patterns Part 4, Planning Agentic Design Patterns Part 5, Multi-Agent Collaboration 動画もあります。 LLMエージェントについての説明
【業務効率革命】GAS Interpreter の衝撃｜ChatGPT研究所
今までで最もインパクトのあるGPTsが完成しました。 その名も、「GAS Interpreter」です。 このGPTは名前の通り、Code Interpreter のように Google Apps Script コードを生成し、その実行までを行います。 他者に使ってもらうものではなく、自分専用のプライベートGPTです。 人によっては、Code Interpreter よりも便利です。なぜかというと、インターネットアクセスができることに加えて、GAS の便利で豊富なライブラリやリソースが活用できるためです。 例を示します。 GAS Interpreter の可能性以下に示す、いくつかの業務フローの実例をGAS Interpreterで行い、業務活用への可能性を示します。 今日の予定を聞きます今日の予定を教えて下さい 正確に今日の予定を教えてくれました。 会議参加者の相手に連絡したいので、その
いまこそ学ぶLLMベースのAIエージェント入門―基本的なしくみ／開発ツール／有名なOSSや論文の紹介
大規模言語モデル（LLM）の応用例として「AIエージェント」が大きな話題の1つとなっています。 AIエージェントは、与えられた目的に対して、何をすべきか自律的に判断して動作します。 たとえば、必要に応じてWeb上の情報を検索して回答してくれたり、試行錯誤しながらプログラムを実装してくれたりします。 2024年2月現在では、OpenAIのAssistants APIやGPTs、Agents for Amazon BedrockやLangGraphなどがリリースされ、AIエージェントを開発するエコシステムも急速に発展しています。 そんな中、この勉強会では「いまこそ学ぶLLMベースのAIエージェント入門」と題して、LLMベースのAIエージェントの基本を解説します。 LLMベースのAIエージェントの基本的なしくみ（MRKLやReActなど）や各種開発ツール、有名なOSSや論文で実装されたAIエージ
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AIエージェントが変えるソフトウェアのパラダイム
