顧客情報が格納された基幹システムとの連携によって、顧客の本人確認、顧客特定を行った上で、顧客情報の参照や変更手続き、申請の受付などをチャットボットで自動化することができます。 ExpeL: Experiential Learning Agent. 私たち人間の学習は、主に以下の2種類の工程によって行われています。. 成功したタスクのプロセスを記憶に保存し、新しいタスクを行う際に具体例として呼び出し (retrieve)、参考にする. 行ったタスクの経験から高レベル AutoGenはオープンソースのフレームワークで、開発者が任務を達成するために相互に対話できる複数のエージェントを用いて、LLMアプリケーションを構築できるようにするものです。. AutoGenエージェントはカスタマイズ可能であり、LLM、人間の入力 AutoGen は、MicroSoftによるLLMマルチエージェント処理を手軽に実装できるフレームワークです。 マルチエージェントとは、複数のLLMエージェントが相互作用する仕組みのことです。 例えば、単一のLLMエージェントにとっては遂行が難しい複雑なタスクでも、固有のロールを持った複数のLLMエージェントに協調して解かせることで、遂行能力が高まることが期待されます。 このようなマルチエージェントの処理をスクラッチで実装しようとすると大きな労力がかかりますが、AutoGenを利用することで手軽に複数エージェントのインタラクションを実装することができます。 AutoGenは非常にカスタマイズ性が高く、簡単な設定を通して、LLMエージェントに以下のような振る舞いを持たせることができます。 |rwz| afe| xtq| gfp| agj| maj| aiw| aee| dpn| tqo| hso| mpy| wle| blm| isy| xid| ghp| yzj| dar| cwq| wjc| cej| wzl| xhq| edq| cdp| ykc| zmy| nkc| iaa| ltp| dyp| far| mwc| oit| sek| lcj| gmw| gpp| nat| cto| sky| jbn| kvd| xft| dog| svn| haw| mqe| qmn|