sam
(Sam Saffron)
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決定モデル（decision model）の組み込みサポートが実装されたことを、大変嬉しくしてお知らせします。
決定モデルは TypeSafe.ai が提唱し、最初に開発したものです。その後、CloudFlare (clef)、Open AI (decisions api) を含む多数のプロバイダーによって実装されています。
これにより、入力データに関する任意の質問に素早く、正確に、かつ低コストで答えることで、テキストや画像を分類できます。
以前は、この種の処理に言語モデルに頼んでいましたが、コスト/速度と精度の面で十分な結果を得られていませんでした。
Discourse AI に直接サポートを追加しました：
新しいタブ（当面の間）は、Discourse Workflows が有効な場合のみ利用可能になります（現状ではこれが唯一の利用者であるためです）
決定モデルを設定すると、ワークフロー内で新しい「Classify」モデルを利用できるようになります。
この新しいインテリジェンス機能は、独自の設計した分類器を使用してテキスト（および画像）を分類できるため、非常に多くのワークフローで活用できます。
- 自動モデレーション - ディスカッションがヒートアップした際に通知を受け取る
- 特定のトピックが議論されているときに、特定のチームメンバーに通知する
- 自動タグ付けとカテゴリ分類
- その他にも多くの用途があります
ぜひお楽しみください。また、考案した興味深いワークフローがあれば共有してください。
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レスポンスのトリアージエージェントには最適だと感じています。すでに最初のテストを開始し、どうなるか確認中です。意思決定用の新しいモデルは非常に精密で速いことを理解しており、Discourse でそれを利用できるのは嬉しい限りです。
一般的なエージェントにも組み込む計画があるのか、あるいは技術的に可能なのか気になっています。「シニアヘルパー」を作成し、まず分類してからタスクを委任する仕組みを作ることは可能ですか？ それとも、まったく意味のない話でしょうか？
おそらく、これらの機能の本当のベストユースケースをまだ完全に理解できていないのだと思います。もしかすると、場違いな質問をしているのかもしれません。
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sam
(Sam Saffron)
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ここでは多くの用途があると思います。これらをゲートとして使い、質問に答える適切なエージェントやサブエージェントを見つけるというアプローチは、ぜひ探索してみたいところです。
どのように機能すると考えていますか？
私たちの構成を例に挙げて、どのようにイメージしているかをお伝えします。メインエージェントには5つのサブエージェントがあります。
| サブエージェント |
選択されるタイミング |
| publicator |
メンバーが投稿前に改善したいテキストを共有した場合 |
| links |
下書きへのゆるやかなリンク（ドラフト化）が必要な場合 |
| web |
フォーラム外で変化している情報に関わる場合 |
| base |
厳選されたアーカイブ：過去の議論、文書、書籍など |
| at |
メンバーが共有したチャートで、公開手法に基づいてレビューする場合 |
現在、親LLMはサブエージェントの説明を読み取り、spawn_agent を用いて1つを選択しています。「ゲート」はこの決定権をLLMから引き受けます。
- エージェントにゲートの設定を追加し、意思決定モデルを指定する。
- 選択肢は既存のサブエージェントの説明と「自分で回答する」のみです。管理者が新たに記述する必要はありません。
- 現在のユーザーがアクセス可能なサブエージェントのみが提示されます。
- 信頼度閾値を超えていれば、サブエージェントが直接実行されます。閾値を下回っている場合は、結果がヒントとして親LLMに渡され、現状と同様にLLMが判断します。
- 意思決定モデルは画像も分類できるため、「メンバーがチャートを共有した」という判定は画像そのものから行われます。
同じゲートをYes/No質問として使用すれば、LLMの実行前ガードとしても機能します。
私たちは教育コミュニティであり、シグナルや目標株価、投資助言を提供しません。したがって、「これは取引シグナルを求めているか？」という問いに対しては固定の返信を返します。現在このルールはすべてのプロンプトに1行として記載されていますが、プレッシャーのかかる状況ではモデルが逸脱しがちです。
もし対応が可能であれば、当フォーラムで初期バージョンを試してみたいと思います。
