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最近、X上でループに関する話題が多く見られます。私の解釈では、エージェントはループのようなもので、タスクを与えると、それに対して持っているコンテキストを使い、ツールを使って情報を集め、タスクが完了したと判断した時に出力を返します。これをより大きなシステムに組み込むことで、エージェントがより自律的に、長時間、より難しい作業を行えるようにすることが「ループの設計」と考えています。最初に大きなタスクを設計し、タスクが「完了し、検証された」と見なされる方法を考える必要があります。例えば、計画.mdファイルを作成し、そこにタスクや新機能を記載するのです。タスクが完了したかどうかを確認し、次のタスクを選ぶために再び計画.mdファイルに戻るという流れです。私はこの考えを参考にして、インタラクティブなコンポーネントを作成しています。多くの人がワークフローにスキルを取り入れる理由もここにあります。計画スキルを使い、PRDスキルでタスクを分割し、各機能に対してリサーチスキルを使い、構築スキル、レビュースキル、テストスキルを使うという流れです。これはすべて、エージェントがタスクを実行するためのテキスト指示を設計し、必要なツールにアクセスできるようにすることです。さらに、Appleが新たにSiri AIという専用のAI製品を発表しました。これは、約1年前のChatGPTのようなもので、優れた音声認識、画像分析、メッセージやマップなどの外部アプリとのインタラクションを提供します。新しいSiri AIは、ローカルモデルとクラウドモデルを組み合わせており、AFM 3モデルファミリーの下で動作します。OpenAIは次のフェーズの3つの目標を共有しました：自動化されたAI研究者の構築、経済の加速、そして地球上のすべての人に個人AGIを提供することです。