AIエージェント

以前は受託業務として、人間が取り扱っていたが、それをLLMが取り扱える可能性が出てきたので、話題になった言葉

委託業務というと会社対会社的なイメージがあるが、そうではなく仕事をお任せするという意味

最小単位は、「洗濯物取り込んでおいたから、畳んでくれますか？」的な感じ

今までは、プログラミングができるエンジニアの特権だったが、それが広い意味で開放される夜明け感がある

エンジニア「エクセルでマクロ組んで、ボタンポチぃで、本日の業務終了！」

これは、エクセル上での仕事の仕様を把握し、それを処理するプログラムを書いて、仕事をプログラムに委託するということをやっていた

これが、日々の仕事について1つ１つ解像度を上げていき、その業務を切り出して、AIエージェントに切り出すというイメージ

ただ、プログラムの精度は100%なのに対して、AIエージェントの精度が必ず100%というわけではないので、そこは、成果物に対して検査が必要になる

それは委託の場合、人間もそうなので、信用するかしなかい問題になる

業務が明確化しているものから、良いAIエージェントが出てくる感じがする

backlogなどで、明確に細分化しやすい業務から、AIエージェントで委託できそうな気がする

研究業務だと

先行研究調査

実験準備

実験

実験まとめ

がある。

このうち、先行研究調査が一番適しているように見える

というか既にやってる

試しに色々開発しようとしたが、LLMを叩きまくるので、一日当たり1ドルは使いそう

あと、シンプルに論文は難しいと思った

難しい理由は、論文知識そのものがニッチなためLAGにぶち込んだ時に、すごく偏った意見として反映される気がする

ユーザーのニーズの深掘りと提供するソリューションの解像度がまだまだ荒いんだと思う

AIエージェントを開発するにしても、もっと知見を貯める必要がある

VSCODEの拡張機能でCoplot枠でLLMが使えるようになった

これは開発しやすい

今エンジニアがすることは、業務内容orプライベートでも、やらなきゃいけないことをLLMにさせるようなアプリを作ること

例えば家計簿とか

とにかくなんでもいいからLLMの活用方法を洗い出すこと

そして、それをAIエージェントという風に名乗ってアプリケーションとして独立させること

何を大体できるが考えること