- AMDおよびジョンズ・ホプキンス大学の研究者が、科学研究プロセスを自動化するためのAIエージェントフレームワーク「エージェントラボラトリー」を開発
- エージェントラボラトリーは、大規模な言語モデルを使用して、文献レビュー、実験、報告書の作成を自動化し、研究コストを84%削減
- フレームワークは、3段階のパイプラインを通じて研究アイデアを処理し、研究者のフィードバックを取り入れながら機能し、人間の監督が最終的な出力品質の向上に重要な役割を果たすことを確認
- エージェントラボラトリーの性能分析によると、gpt-4oモデルが最も効率的であり、実験と報告書の作成を3-5倍速く完了する
この記事では、AMDとジョンズ・ホプキンス大学の研究者が開発したAIエージェントフレームワーク「エージェントラボラトリー」について紹介されています。フレームワークは研究プロセスの多くを自動化し、研究コストを84%削減するという成果を示しています。人間の監督が重要であることが強調されており、性能分析ではgpt-4oモデルが最も効率的であることが示されています。
元記事: https://www.infoq.com/news/2025/01/amd-jhu-ai-lab-research-agent/