LangChainの共同設立者兼CEO、ハリソン・チェイスのAIエージェントに関する10の言葉

の共同設立者兼CEOである。 ラングチェーンLangChainは、大規模言語モデル（LLM）を利用したアプリケーションを開発者が簡単に構築できるオープンソースのフレームワークである。チェイスは、機械学習スタートアップのRobust Intelligenceで働いていた2022年10月にLangChainを立ち上げた。. このプロジェクトは、LLM駆動アプリケーションの作成プロセスを簡素化するモジュール式の抽象化と広範な統合により、開発者の間で急速に人気を博した。.

設立前 ラングチェーンロバスト・インテリジェンス社のMLチーム、フィンテック新興企業ケンショウ社のエンティティ・リンク・チームを率いる。. ハーバード大学で統計学とコンピューター・サイエンスを学ぶ。. チェイス氏はCEOとしてLangChainの急成長を監督し、2023年の設立からわずか数ヶ月で$2億円以上の評価額で$3億円以上の資金を調達した。

AI、特にAIエージェントの分野での彼の重要な貢献を踏まえ、ハリソン・チェイスの10の名言を紹介しよう：

1.「エージェント・アプリケーションとの正しい付き合い方は、まだ確立されていないと思う。人間がループの中にいることは必要だと思う。でも、あまりに人間がループに入りすぎると、実際にはそれほど有益なことはできません。だから、そこには奇妙なバランスのようなものがあるんだ。

この記事の抜粋 プレゼンテーション セコイア・キャピタルを率いるチェイスは、AIエージェントとの効果的なユーザー・インタラクションを設計する上での課題を強調している。彼は、エージェントの効用を最大化しながら信頼性を確保するために、人間の監視とエージェントの自律性の間に必要な微妙な均衡を強調している。

2.「エージェントはデジタル労働力のようなもので、自動的にウェブをブラウズし、アプリケーションを使ってファイルを操作し、私たちの代わりにデバイスをコントロールすることさえできる。

その間に TEDトークチェイスは、AIエージェントという概念を、以下のようなデジタル・エンティティとして紹介している。 タスクを実行できるウェブブラウジング、ファイルナビゲーション、デバイスコントロールなどだ。彼はこれをデジタル労働の一形態に例えている。

3.「私たちは基本的に、与えられたタスクをこなすために、常にさまざまなツールを使っています。私たちがそれらのツールを使うのではなく、AIにタスクの内容と最終的なゴールを説明するだけです。

チェイスは、人間がツールを使ってタスクを完了させる従来のアプローチと、AIエージェントのアプローチを区別している。エージェントでは、ユーザーはタスクと最終目標を説明するだけで、エージェントは自律的に必要なツールを選択し、使用する。

4."彼らは私たちよりもはるかに早くタスクを完了できるだけでなく、理論的には、そもそもこれらのツールの使い方を知る必要さえない"

AIエージェントの利点についてチェイスは、人間よりも早くタスクを完了できる可能性を指摘している。彼はまた、エージェントが、ユーザーがタスクに必要なツールに関する予備知識を持つ必要性をなくす可能性も示唆している。

5.「おそらく2つの方向性があると思う。ひとつは、より一般的なツールの使い方で、人間がツールのセットを指定し、エージェントがそのツールをより自由な方法で使うというものです。

において インタビューチェイスは、AIエージェントの将来の方向性について論じている。彼は、ユーザーが指定したツールを、より柔軟でオープンエンドな方法で使用するエージェントを、開発分野の1つとして想定している。

6.「長期記憶という考え方は本当に面白いと思う。

チェイスは、長期記憶がAIエージェントの進歩にとってもうひとつの重要な分野だと考えている。彼は、エージェントが時間をかけて知識を蓄積し、それを活用して行動や意思決定に役立てる可能性に興味を持っている。

7.「私たちはそれを情報に凝縮したようなもので、あなたのことをもっと知っている、よりパーソナライズされたエージェントのような考え方の、本当に興味深い一歩だと思います。

パーソナライズド・エージェントのコンセプトをさらに詳しく説明すると、チェイスは、エージェントがユーザーのインタラクションや嗜好から得た情報をどのように凝縮していくかを探求している。これによって、よりカスタマイズされた個別のエージェント体験が可能になる。

8."私は、これが解決する大きな痛点があると思う。" "それは、これらのすべての生成モデルのように、それらを評価するのが本当に難しいということだ"

チェイスは、ジェネレイティブ・モデルの評価という課題について論じている。彼は、AIエージェントがこのペインポイントの解決に役立つ可能性があることを示唆している。

9."MSEとか精度とか、そういう単一の数字を出すのではなく、少なくとも自然な言語反応を得ることができるのです"

チェイスは、生成モデルの評価の難しさについて詳しく説明し、平均二乗誤差や精度のような簡単に定量化できる指標ではなく、その出力がしばしば自然言語の応答であることを指摘する。

10.「つまり、言語モデルの出力を評価するために言語モデルそのものを使うことだ。

チェイスは、他の言語モデルの出力を評価するために言語モデルを使用するというアイデアに熱意を示し、生成モデル評価の課題に対処する有望なアプローチであると見ている。