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Agentic Workflow
Andrew Ng先生による解説。

左図:
いきなり一発でドーンと、出力を出すやり方。
Zero-Shotプロンプトで、一方向のプロセス
簡単なタスクならこれで十分だが、難しいタスクや出力空間の広い(OpenEndednessが高い)タスクでは、これだと制御が難しい

右図:
タスクを細かく区切り、何度も途中のサブタスクの成果物を出しながら、最終的な成果物を導き出すプロセス
思考とリサーチ -> 改訂 -> 思考とリサーチ -> 改訂と、反復を繰り返す
remarkably better results になると言ってる。

両者の具体的な違い:
>左図は、
>エッセイを、バックスペース無しで、はじめから最後まで間違えの無いように書いて
> と指示するやり方。
> AI は、一気に完成した草稿を出力するが、品質はイマイチに...。
>
> 右図は、
>アウトラインを抽出して
>それに対してドラフトを書いて
>それを添削して ...
> と分けて依頼するやり方。
> (AIエージェント)がサブタスクを引き受けるこの反復により、AI は作業できるようになる。タスクを細分化し、サブタスクを1つずつ実行することで、最終成果物の品質を段階的に向上させることができる。



研究結果:


関連


参考


Vision Agentという、サメとサーファーの距離を測定する