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
基準 60公式・一次情報1 回目 382 回目 38
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