エージェントは急速に進化していますが、まだ解決すべき課題があります

  • question
    状況をどう認識し、記憶として保持・活用させるか
  • question
    タスクをどう的確に計画・分解するか
  • question
    どのように自律的に判断し、行動に移させるか
  • question
    エージェントを実際のビジネスの現場でどのように活用させるか

チームを編成するようにエージェントを構築しましょう

GPTBotsでは、役割ごとに複数のエージェントを配置し、タスクに柔軟に対応できます。

タスクの目的を決める

まずはエージェントに何を達成してほしいのか、目的を明確にします。これによって、エージェントの行動や成果に直結します。
タスクの目的を決める

最適なメンバーを選ぶ

目的に合わせて、必要なスキルを持つエージェントを組み合わせます。役割ごとに自律的に連携し、仕事を進めます。
最適なメンバーを選ぶ

武器(ツール)を持たせる

ナレッジベースやメモリ、コード実行環境などを使って、エージェントの能力を最大限に引き出します。
武器(ツール)を持たせる

エージェント用に構成された実行環境

GPTBotsは、ビジネスの規模に応じた2種類の実行環境を提供し、さまざまなニーズに対応します。
  • スタンダード環境

    スタンダード環境

    コードタスクを実行するための独立したコードサンドボックス環境を提供します。
  • 高度な設定

    高度な設定

    処理速度に優れた高性能サンドボックス環境で、コードをより高速に実行できます。重めのタスクもスムーズに実行できます。

エージェントに「理解・計画・実行」を任せるためのしくみ

強力なLLMやプラグインに加え、制御しやすく安定した動作を支える多彩な機能を搭載しています。

ナレッジベース

さまざまな形式の情報に対応可能。高度なRAG検索で、必要なナレッジを正確に呼び出せます。

ナレッジベース

メモリ機能

長期記憶、短期記憶、ユーザー属性、時間指定タスクなど、ユーザー単位での記憶機能を持ちます。

メモリ機能

ツール

LLM用プラグインの呼び出しに加え、従来のAPI呼び出しも容易に行えます。

ツール

コードインタープリタ

コードの生成・実行・サービス構築まで、すべて自動で行います。

コードインタープリタ

独立した実行環境とデータベース

数千のPythonライブラリ、独立したサービス実行空間、MySQLデータベースを提供します。

独立した実行環境とデータベース

LLM(大規模言語モデル)

LLM(大規模言語モデル)
目的に応じてLLMを自動で切り替え、コストを最適化します。
LLM(大規模言語モデル)
特化型モデルも自由に選択でき、幅広いニーズに対応します。
LLM(大規模言語モデル)
負荷がかかっても自動で最適化し、サービスの安定性を保ちます

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