ai16z の創設者である Shaw は、階層型タスク ネットワークが Eliza v2 を強化すると述べています。それらは正確には何ですか?

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ai16z の Andrej Karpathy 氏は、階層型タスク ネットワーク (HTN) が AI システム Eliza に組み込まれると宣言しました。

1 月 6 日、ai16z (AI16Z) の創設者である Shaw は、チームが Eliza バージョン 2 での HTN 統合の開発もサポートすることを X 経由で表明しました。この声明は、AI エージェントが頻繁に遭遇する日々の苦闘を強調した X メンバー仲間の @lordOfAFew によるコメントへの返信として行われました。

アナリストとして、チーム メンバーの中で Loaf が Eliza リポジトリへの重要な貢献者として傑出していることを共有できることを嬉しく思います。

Eliza の次期バージョン 2 では、階層タスク ネットワーク (HTN) を組み込む予定です。この開発は単なる追加ではありません。それは私たちが行っている投資です。

HTN は、特にゲーム、デジタル ウォレット アプリケーション、および洗練された一連のアクションを効果的に計画する必要があるあらゆる状況において、計り知れない可能性を秘めています。

— Shaw (@shawmakesmagic) 2025 年 1 月 6 日

AI エージェント ネットワークの課題

Delphi Dephi ポッドキャストの中で、Shaw 氏は、AI エージェントがあらゆる AI ビジネスの将来を形作ることになると強調しました。同氏はまた、AIエージェントネットワークを強化することの重要性も強調した。現在、これらのネットワークの主な課題は、特にエージェントが開発されている初期段階で、長期的な目標を定義することにあります。現在、自然言語命令は単純なコマンドに従うように誘導することしかできません。エージェントは合図に反応することで事前に定義された構造を解釈できますが、これではエージェントに真の自律性と自己決定権が与えられません。

この問題は主に、複雑で広範囲にわたる標的を追跡するエージェントによる自律的な行動が阻害されるために発生します。この課題を克服するには、複雑なタスク構造と、適応して進化するための戦略の自己管理能力が必要です。

研究者として、私はステージ 3 の自律性を達成するには、ハードウェア、ファームウェア、およびソフトウェア コンポーネントに大幅な変更が必要であることを認識しています。この取り組みは実に困難です。しかし、テクノロジー、特にハイレベル タスク ネットワーク (HTN) の急速な進歩により、複雑で長期的なタスクを効果的に管理する能力をエージェントに提供できるようになりました。

階層タスク ネットワーク (HTN) は、複雑なタスクをより小さく管理しやすいサブタスクに分割し、階層的なツリー状のパターンに配置する組織構造です。これらのネットワークにより、AI システムは、全体的な目的が不明瞭または曖昧な場合でも、一連のタスクを効率的かつ効果的に計画し、実行できるようになります。

ビデオ ゲームの分野では、階層タスク ネットワーク (HTN) によりノンプレイヤー キャラクター (NPC) がより戦術的に行動できるようになり、プレイヤーにとって複雑で魅力的なゲームプレイが実現します。一方、デジタルウォレットの場合、HTN は支払いの承認、詐欺防止、アカウント残高調整などの手順を合理化できます。

ゲームの場合、HTN はキャラクターをよりインテリジェントに動作させ、リアルでエキサイティングな体験を生み出すことができます。オンライン ウォレットの場合、HTN は支払いの確認、詐欺の検出、残高の更新などのタスクを処理することで取引を容易にする可能性があります。

HTN は Eliza Labs をどのように支援できるでしょうか?

Eliza v2 に HTN を導入すると、プラットフォームの機能が大幅に強化され、マルチステップのアクションを実行し、変更が行われたときに計画を迅速に適応させ、負担を感じることなくさまざまな産業プロセスを簡単に管理できるようになります。 HTN は、Eliza Labs の主な目標を具体的に具体化したものです。それは、単に応答するだけでなく、インテリジェントかつプロアクティブに計画を立て、空白を埋めて現実世界の課題に効果的に取り組む AI システムを設計することです。

2025-01-06 13:14