AI注目記事のキュレーターページ

金曜日、Claude Codeの創設者ボリス・チェルニーがMetaの@Scaleカンファレンスに登場し、驚くべきことに、聴衆からの最初の質問はループについてでした。「ループは次のハイプサイクルなのか、それとも本物なのか？」と質問者が尋ねると、チェルニーは力強く「はい、本物です」と答えました。「2年前、私たちは手でソースコードを書いていました。エージェントがコードを書くように移行し、今ではエージェントがエージェントに指示を出してコードを書く段階に進んでいます。ソースコードからエージェントへの移行が大きなステップだったように、ループも同様に重要で大きなステップです。」その後の講演では、チェルニーが自身の仕事で実行しているループについて具体的に説明しました。1つのエージェントはコードアーキテクチャの改善方法を常に探し、別のエージェントは統合できる重複した抽象を探しています。彼らは他のコーダーと同様にプルリクエストを提出し、コードは常に変化しているため、彼らは決して実行を止めることはありません。これは特にチェルニーのような重要な人物が関与しているため、強力なアイデアです。エージェントAIへの移行に伴い、ほとんどのユーザーはエージェントをできるだけうまく管理することに焦点を当てています。明確な目標を設定し、進捗の単位を確認し、プロンプトを超えて逸脱しないようにします。ループは、エージェントの群れがバックグラウンドで継続的に作業することを許可することで、一歩進んでいます。AIに多くの信頼を置くことになりますが、モデルが急速に改善されているため、AIが実際の作業を処理する次のステップになる可能性があります。最初に認識すべきことは、これは全く新しいものではないということです。再帰ループは、自己呼び出しを行い、アクションを繰り返す関数であり、ループを停止する条件を持っています。これらのループは、非決定論的な論理に従っています。つまり、明確な条件ではなく、サブエージェントがループを停止するタイミングを選択しますが、基本的なアプローチは同じです。プログラマーがAIを使用してタスクを完了し始めたとき、AIがAIを監視する再帰ループの何らかのバージョンが出てくるのは必然でした。従来のコンピューティングとは異なり、エージェントループは非常にシンプルです。最も人気のあるトリックの1つはラルフループ（ラルフ・ウィグムにちなんで名付けられたもので、モデルが行ったすべての作業を合計し、目標を達成したかどうかを尋ねるもの）です。これは、AIモデルが長時間実行されると迷子になるのを処理する方法であり、基本的にはタスクが完了するまでモデルを行ったり来たりさせるものです。ループを考える別の方法は、一般的なテスト時間の計算の推進の一部として考えることです。OpenAIの研究者ノアム・ブラウンが今月初めに観察したように、現代のモデルは十分な計算リソースを投げればほぼすべての問題を解決できます。つまり、問題が解決されることを保証する1つの方法は、完了するまで計算を投げ続けることです。これは、コードベースの改善のようなヒルクライミング問題に特に当てはまり、モデルは与えられた閾値に達するまで漸進的な改善を続けることができます。あるいは、チェルニーの例のように、計算リソースがある限り漸進的な改善を続けることができます。これが高価に聞こえるなら、それは当然です。エージェントAIと同様に、AIループはシンプルなQ&Aチャットボットよりもトークンをはるかに早く消費します。そして、ループを常に実行し続けることが目的であるため、支出の上限はありません。これは、最終的にトークン販売ビジネスに従事しているAnthropicには問題ありませんが、他のすべての人にとっては高価な作業方法かもしれません。それでも、エージェントループが解決しようとしている問題や、トークンの支出、ドリフト、その他の古典的なAIの問題を監視するための適切な設定によって、利点がコストを上回るほど驚異的である可能性があります。