Agentパターン16パターン

以下論文参考：https://arxiv.org/pdf/2405.10467v1

直接翻訳してます。
随時更新予定（？）

その１ パッシブ目標生成器

概要: パッシブ目標生成器は、ユーザーが対話インターフェースを通じて表明した目標を分析します。
背景: ユーザーは、プロンプト内でエージェントが達成すべき目標を説明します。
問題点: ユーザーから十分な文脈が提供されない場合、エージェントが不正確な応答を生成する可能性があります。

要因:

• 対話性: ユーザーはエージェントに指示を提供し、応答を受け取るために相互作用が必要です。
• 目標志向: エージェントはユーザーの目標を理解するために、できるだけ多くの情報を必要とします。
• 直感性: 簡単なタスクは、直感的に割り当てられ、報告されるべきです。
  図3: パッシブ目標生成器の概要

図3は、パッシブ目標生成器のシンプルなグラフィカル表現を示しています。基盤モードベースのエージェントは、ユーザーが直接文脈や問題を指定できる対話インターフェースを提供し、それがパッシブ目標生成器に送信され、目標を生成します。同時に、パッシブ目標生成器は、作業中の成果物のリポジトリ、最近使用した関連ツール、会話履歴、正例と負例などの関連情報をメモリから取得し、ユーザーのプロンプトに追加します。生成された目標は、他のコンポーネントに送信され、タスク分解と完了に向けて処理されます。この場合、エージェントはユーザーが提供する文脈情報のみを受け取り、目標達成のための戦略を生成する、受動的な役割を担います。

結果:

• 利点:
  • 対話性: ユーザーは対話インターフェースを介してエージェントと対話できます。
  • 目標志向: エージェントは、ユーザーが提供する文脈情報を分析し、目標を特定し、対応する戦略を作成できます。
  • 直感性: ユーザーは、対話インターフェースを通じてエージェントに目標を直接指定し、文脈を提供し、エージェントの応答を受け取ることができ、直感的で使いやすいです。
• 欠点:
  • 応答の不正確さ: ユーザーはさまざまな背景や経験を持っており、標準的なプロンプト要件がないため、ユーザーが提供する文脈が不明確な場合、エージェントが不正確な応答を生成する可能性があります。