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2024年10月02日

複雑なワークフローも実行できる自立型AIエージェントまとめ

カテゴリー：テクノロジー, サービス

タグ：AI, プログラミング, フロントエンド, スタートアップ

一般的にLLMは汎用的なAIとなっています。しかし、プロンプトで特定のロールを与えることで、結果の精度を高められることが知られています。また、特定の領域に必要な知識をファインチューニングすることで、回答の精度を高められます。

今回はそうした複雑なタスクにも対応した、自立型エージェントAIサービスを紹介します。

Devinはプログラミングに特化したAIです。完全自立型であり、必要な情報をWeb検索を使って収集したり、書いたコードのテストや修正を自動で行います。

一般的なLLMでは求めている仕様のコード（それらしいコード）を出力し、そのテストは人に任されています。Devinはそのテストも自動で行い、修正も行うことで目的に合わせた結果を提供します。

ナッピーワークスでは、目的（インスタ企画など）に合わせてタスクを洗い出します。そのタスクは人が行うものもあれば、AIが自動で行ってくれるものもあります。レポートの生成を行い、その内容をAI社員にフィードバックして次回以降の精度をさらに高められます。

Emaは人間の従業員と同じように会話し、その文脈を理解してタスクを実行します。また、フィードバックを受け取り、推論・改善する能力を備えています。

Emaは役割に応じて、特定の業務領域に特化します。たとえばカスタマーサポート、データ分析、アシスタントなどです。

Codyは自社のビジネスやチーム、ワークフローを理解するAIです。都度文脈を説明する必要がないので、対話を繰り返す中で徐々に学習し、業務を効率化します。

あらゆるデータをアップロードして学習できます。自社のデータを利用すれば、まさにAI社員として活躍してくれるでしょう。

Lindyは外部のデータソースを接続することで、日常のタスクを自動化します。メール、カレンダー、チャット、ファイル共有などを接続しておくことで、Lindyがデータを収集したり、最終的なアウトプットを提供します。

Lindyは3,000以上のデータソースに接続でき、それらを自動連携できます。

TeamSmart AIには、さまざまなタスクに特化したエージェント（AI社員）が登録されています。そうしたスペシャリスト的AIを組み合わせることで、複雑なタスクを効率的に処理できます。

一般的な職種の他、QuoraやXなどに特化したロールもあります。

MultiOnにはWeb検索が組み込まれており、その結果から情報を収集したり、タスクの実行に活用します。たとえばXで投稿を検索していいねしたり、コメントを残したりできます。スクレイピングに似ていますが、より複雑なタスクを自然言語で指示できるのが魅力です。

MultiOnは学習機能もあるので、新しいサイトを学んだり、タスクを行うことで、より複雑なタスクにも品質高く処理できます。

従来のLLMでは、プル型の処理が一般的ですが、自立型AIエージェントでは自分でタスクを考え、自動で実行します。また、特化型のエージェントを組み合わせることで、より複雑な処理を行います。

Web検索が加わると、自立性が強力にサポートされます。まさにAI社員とも言うべき存在になるでしょう。

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