エージェントAIの技術レファレンスまとめ
これまでの記事で取り上げた調査支援系、PC操作系、コーディング支援系のような、ある程度のユースケースが見えているAIサービス・ソリューションの動向については、これまでと同様にウォッチしていきます。
このページは、エージェントAIを使う際に教科書的に使えそうなレファレンスやツール、今後の参考になりそうなものを1カ所にまとめておく目的です。他のページに以前あった情報も一部移してきています。
なおフレームワークや事例は以下のページに移しました。
まずはAIエージェントが一覧化されたサイトGitHub - e2b-dev/awesome-ai-agents: A list of AI autonomous agents、昔のBabyAGIやAutoGPTからdevin、AutoGenなどがある。それ以外にぱっと見で有用とわかるのは以下
How much GPU VRAM do I need to be able to serve Llama 70B?
— Rohan Paul (@rohanpaul_ai) August 17, 2024
Clean formulae pic.twitter.com/Yr2tOzcwTu
🗞️ "A Survey on Knowledge Distillation of Large Language Models"
— Rohan Paul (@rohanpaul_ai) August 17, 2024
A detailed overview of current methodologies in knowledge distillation and proposing future research directions.
📌 Structured around three foundational pillars: algorithm, skill, and verticalization – providing a… pic.twitter.com/pNZhp2Ik9D
そもそもAIエージェント入門に関するところから。
Microsoftリポジトリ：AIエージェント作成に関する初学者向けコンテンツ
AIエージェントの実装・ワークフローについての整理
AIエージェントのサーベイ論文
推論（Reasoning）、計画（Planning）、ツール使用（Tool Calling） の3つ要素で設計・実装（単独/マルチ）・能力、限界をまとめ
方法論や課題の観点で整理したサーベイも。
AIエージェントの評価についても、人類最後の試験（HLE：Humanity’s Last Exam）という大上段なものから、記事・レポートが生成AIで書かれた可能性を推定する生成AIチェッカーまで
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仕切り直しで収集情報の整理から｜くすぐったがり｜note