Sakana Fugu
課題解決のためにLLM APIの使い方を学習したLLMエージェント
軽量版のFuguは，与えられたタスクに対して適したモデルを選択する
高精度版のFugu-Ultraは，登録されたLLMの特性を踏まえて，タスクに最適なマルチLLMワークフローを動的に生成する
論文
TRINITYは、複数のLLMにThinker、Worker、Verifierの役割を割り当てる軽量なコーディネーターを提案する。Conductorは、強化学習によって複数LLMの協調戦略を学習し、エージェント間の通信パターンや各モデルへの指示を設計する。
Sakana Fuguは、こうした研究をプロダクトに落とし込んだものといえる。AIモデルをさらに巨大化させるだけでなく、複数モデルの組み合わせによって性能や柔軟性を高める方向性を、商用APIとして提示した点に特徴がある。