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AIエージェントにGUIはいらない？！AXISが実現する新時代のコンピュータ活用術（202409）【論文解説シリーズ】
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#aiagents #microsoft #ai • 【AI時代の羅針盤】論文解説シリーズ • Turn Every Application into an Agent: Towards Efficient Human-Agent-Computer Interaction with API-First LLM-Based Agents • Junting Lu, Zhiyang Zhang, Fangkai Yang, Jue Zhang, Lu Wang, Chao Du, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang, Qi Zhang • ttps://arxiv.org/abs/2409.17140 • ⭐️ストーリー説明 • この動画のストーリーは、漁師であるおじいちゃんがニャン太にAIエージェント「AXIS」について説明する内容です。AXISは従来のAIとは異なり、APIを直接使ってアプリケーションを操作するシステムで、Wordを中心に開発されています。AXISは複数のAIが協力して学習し、効率を高めつつ高精度を維持する仕組みで、将来的には様々なアプリを操作できる可能性があることが語られています。 • ⭐️ポイント解説 • 1. 主要な発見: • 【AXIS】という新しい【AIエージェント】フレームワークが開発され、【Microsoft Word】での実験で従来の【UIエージェント】と比較して、タスク完了時間を65-70%短縮し、【認知負荷】を38-53%軽減しました。また、【作業効率】を向上させながら、97-98%の高い精度を維持しました。この【API優先】アプローチは、【人間とエージェントとコンピューターの相互作用】を効率化し、ユーザー体験を大幅に改善しています。 • 2. 方法論: • 研究では【スキル探索】と【スキル実行】を組み合わせた【ワークフロー】を使用しています。【アプリケーション環境】内で【AIエージェント】が自動的に探索を行い、【API】や【UI】の操作を学習します。【APIトランスレーター】を用いてUIベースの操作をAPI呼び出しに変換し、【静的検証】と【動的検証】によってスキルの有効性を確認しています。改善点として、より多様なアプリケーションでの検証や、【ユーザー実験】の規模拡大が考えられます。 • 3. 研究の限界: • この研究の主な限界は、実験が主に【Microsoft Word】に限定されていることです。異なるタイプのアプリケーションや複数のアプリケーションを跨ぐタスクでの【AXIS】の性能評価が必要です。また、【ユーザー実験】の参加者数が限られているため、より大規模で多様なユーザーグループでの検証が求められます。これらの限界に対しては、多様なアプリケーションでの実験と、長期的な【ユーザー実験】の実施が解決策となるでしょう。 • 4. 関連研究: • 論文では、既存の【UIエージェント】研究（MM-Navigator、AppAgent、MobileAgent等）と【AXIS】を比較しています。これらの研究は主に【ユーザーインターフェース】を通じてタスクを実行するのに対し、【AXIS】は【API優先】アプローチを採用しています。また、AIOS、OS-Copilotなどの【AIエージェント】OSの研究とも関連付けられており、【AXIS】はこれらのシステムの基盤技術として位置づけられています。 • 5. 将来の影響: • この研究は【AIエージェント】技術の発展に大きな影響を与えると予想されます。【API優先】アプローチは、より効率的な【人間とエージェントとコンピューターの相互作用】を実現し、将来の【ユーザーインターフェース】設計に影響を与える可能性があります。また、【AXIS】の概念はアプリケーションをエージェント化する新しい方法を提示しており、【AGI】（汎用人工知能）の開発に向けた重要なステップとなる可能性があります。 • • ▶︎Qiita: https://qiita.com/compassinai • 「大規模言語モデル編」「AICG(画像生成)編」公開！ • 研究動向を時系列で動画のリンクと共に説明する記事をQiitaで作成しました。 • 今後 再生リスト毎に順次作成させていただく予定です。
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