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ウェブブラウザのFirefoxやメールクライアント・Thunderbirdの開発元として知られているMozillaが、AIエージェントの比較やテストを容易にするライブラリ「Any-Agent」をリリースしました。
Introducing Any-Agent: An abstraction layer between your code and the many agentic frameworks
https://blog.mozilla.ai/introducing-any-agent-an-abstraction-layer-between-your-code-and-the-many-agentic-frameworks/
ChatGPTが登場して以来、生成AIと大規模言語モデル(LLM)は生活のあらゆる場面に広範かつ急速に普及しています。これは予想外の出来事であり、これらのツールの使用によって誤情報が拡散されたり、自動化バイアスが生じたりするリスクは、熱く議論されています。
LLMを活用したアプリケーションの信頼性、説明可能性、機能性を向上させるための取り組みは活発な研究分野であり、検索拡張生成(RAG)や構造化出力、ツール利用といった技術が生み出されています。これらの技術はLLMを活用したチャットアプリケーションの品質向上に活用でき、ワークフロー自動化にも統合されています。
LLMにさらなる機能を与えるため、「エージェント」と呼ばれるフレームワークに統合することも可能です。エージェントという用語はあいまいですが、Anthropicは「エージェント」を「長期間にわたって独立して動作し、さまざまなツールを仕様して複雑なタスクを実行する、完全に自律的なシステム」と定義しています。また、定義済みのワークフローに従う、より規範的な実装を指す用語として「エージェント」を利用する人もいるそうです。
Anthropicはワークフローとエージェントを以下のように区別しています。
ワークフロー:LLMとツールが事前定義されたコードパスを通じて調整されるシステム
エージェント:LLMが独自のプロセスとツールの使用を動的に指示し、タスクの達成方法を制御するシステム
エージェントの実装は簡単な作業ではありませんが、エージェントは信頼性が高く、適切に評価および監視できるように設計が明確に理解されていなけれないけません。この目標を達成するために、これらのシステムの構築に役立つフレームワークが無数に存在します。フレームワークの中にはモデル固有のものもあればクラウドプロバイダー固有のものも存在。また、モデルとプロバイダーの両方に依存しないフレームワークもあります。
エージェント構築の選択肢は非常に多いため、フレームワークの選択は恣意(しい)的な決定のように思えるかもしれません。しかし、実際には複雑で、エージェントフレームワークは、ReActのような定義済みの処理フレームワークであっても、エージェントロジックとルーティングの実装方法にかなり独自の見解を持ちます。
AIエージェントの世界はまだ始まったばかりで、選択肢が拡大し続ける中で、特定のAPIに縛られることなくフレームワークを選択する方法は重要になっています。各フレームワークのセマンティクスや基盤となるコードは異なりますが、多くのフレームワークは高レベルで同様のことを実現しようとしています。そのため、どのフレームワークを選択するかに関わらず、エージェントを構築するための共通言語を提供することが有用です。
そこで、Mozillaが開発したライブラリが「Any-Agent」です。
Any Agent
https://mozilla-ai.github.io/any-agent/
Any-Agentを使えば、エージェントを一度ビルドするだけで、最新のフレームワークを試用できるようになります。「AgentFramework」設定パラメータを変更するだけで、新しいアーキテクチャへの切り替えが簡単に行えます。さらに、Any-Agentはログの正規化(open-inferenceを利用)も行うため、どのフレームワークを選択しても一貫した出力が得られます。
エージェントフレームワークのMCPサーバーをロードして構成するように設計されているため、開発者が選択したエージェントフレームワークのMCPサーバーをロードするセマンティクスを理解する必要がないそうです。
なお、Any-Agentはオープンソースで開発されており、GitHubでソースコードが公開されています。
GitHub – mozilla-ai/any-agent: A single interface to different Agent frameworks
https://github.com/mozilla-ai/any-agent
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