要約:
- ELIZAのようなルールベースエージェントの制限
- LLMを使用したLLMエージェントのレベル1：テキストエージェント（ELIZA）
- ReActフレームワークは推論と行動を統合
- RAG：Wikipediaなどの広範なコーパスを使用した検索エンジン
- ReActは一般的で効果的
感想:
ReActフレームワークの論理的問題解決と行動の統合は新しい課題に対処するために効果的であると思います。RAGのような検索エンジンを使用したアプローチは、リアルタイム情報に対処するのに役立つことが示唆されています。また、LLMと人間のインターフェースの違いについての考察も興味深いです。将来の言語エージェントの可能性や置き換えられる仕事についての議論も興味深いです。
元記事: https://medium.com/%40jahnvirawal/llm-agents-56c83a1829a7