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原文
AWS Machine Learning Blog· Thomas Delteil·· 4 時間前

Amazon Quickのエージェント原語分類体系:トリガー、エージェント、ケイパビリティ

Taxonomy of agentic primitives in Amazon Quick

AI による要約

Amazon Quickチームは、エージェント作業をWhen、What、Who、Howの4つの問いで分解し、トリガー、エージェント、ケイパビリティの3種類の原語に対応させる分類体系を提唱した。トリガーは人手による起動、エージェントへの委任、定時、イベント駆動の4種類に分かれ、エージェントは持続的に学習する実行者と定義され、ケイパビリティはツール、スキル、ワークフローを涵盖する。チームは、スキルとワークフローはモデルの進歩によって消えることはないと考える。前者は組織の経験を蓄積・共有するために使われ、後者は監査可能な固定手順の編成を提供する。

入選の記録

入選せず二回の合計 76 < 基準の 2 倍 120

情報源の区分
公式・一次情報、この区分の基準は 60 点
予備審査
通過:AWS博客详述Agent原语分类与设计

採点はモデルが同じ基準で独立に二回行い、満点は 100。二回の合計が基準の 2 倍に届いたものだけが入選します。基準は情報源の区分ごとに決めています。

情報源:AWS Machine Learning Blog · aws.amazon.com