Agentic Workflow

Andrew Ng先生による解説。

https://scrapbox.io/files/662af5ec85c6950025cee68f.png

左図：

いきなり一発でドーンと、出力を出すやり方。

Zero-Shotプロンプトで、一方向のプロセス

簡単なタスクならこれで十分だが、難しいタスクや出力空間の広い(OpenEndednessが高い)タスクでは、これだと制御が難しい

右図：

タスクを細かく区切り、何度も途中のサブタスクの成果物を出しながら、最終的な成果物を導き出すプロセス

思考とリサーチ -> 改訂 -> 思考とリサーチ -> 改訂と、反復を繰り返す

remarkably better resultsになると言ってる。

両者の具体的な違い：

左図は、

「エッセイを、バックスペース無しで、はじめから最後まで間違えの無いように書いて」

と指示するやり方。

AI は、一気に完成した草稿を出力するが、品質はイマイチに...。

右図は、

「アウトラインを抽出して」

「それに対してドラフトを書いて」

「それを添削して ...

と分けて依頼するやり方。

(AIエージェント)がサブタスクを引き受けるこの反復により、AI は作業できるようになる。タスクを細分化し、サブタスクを1つずつ実行することで、最終成果物の品質を段階的に向上させることができる。

研究結果：

https://scrapbox.io/files/662afe1dfbf2a300232496e3.png