Colony 紹介：記憶力とツールを備えたパーソナルエージェント

Colonyは、会話を続けても継続して仕事を進めるパーソナルエージェントシステムです。 エージェントにプロジェクト、そのツールへのアクセス、 そして取り組むべき結果を与えてください。そのファイル、メモリ、責任は、 会話中も利用できます。

Colonyを作ったのは、役に立つ仕事が1つの取引所に収まることはめったにないからです。 実験は後で確認する必要があります。 プロジェクトには覚えておく価値のある決定があります。一度有効だった手順は、 次に必要になったときにも利用できるはずです。

会話から保存した作業まで

上記の例は、アプリ構築セッションのものです。 Colonyは計算機のインターフェースとロジックを書き、ファイルをコミットしました。 保存したアプリを再度開き、sqrt(9)3戻ることを確認しました。 上の図を拡大して、元のセッションの抜粋とアプリのキャプチャを確認してください。

重要なオブジェクトはディスク上のアプリです。後でリクエストすると、 それらのファイルを変更したり、履歴を調べたり、同じプロジェクトを続行したりできます。ある会話が、 次の会話で使えるものを生み出した。

仕事場のあるエージェント

Colony エージェントは、リポジトリでの作業、コマンドの実行、ウェブの調査、 接続されたツールの使用を行うことができます。Mac では、 ユーザーがアプリケーションウィンドウを読み込んだり、ユーザーが付与した権限でコントロールを操作したりすることもできます。 テキストや音声で話したり、背景目標を割り当てたり、リマインダーを設定したり、 定期的なタスクをスケジュールしたりできます。レポートは会話に戻り、 要求すると中断されます。

エージェントは、実験用のトラッカー、 リーディングリスト、またはスケジュールされたデータ更新を含むダッシュボードなどの小さなアプリを構築することもできます。 複数のエージェントがプロジェクトを共有したり、メッセージを交換したり、関連する手順を実行したりできます。

仕事で学んだことを守りましょう

Colonyは、 モデルの直接のコンテキストの外に、検査可能なメモリと完全なツール結果を保存します。 大量の出力は適切な部分に分けて取得されます。バックグラウンドで完了した作業は、 レビューやインストールが必要なスキルの候補になり、繰り返し操作を繰り返すことで再利用可能なツールになります。

エージェントを稼働させ続けるにはコンピューティングコストがかかります。Colony は、 モデルの使用状況とプロバイダーから報告されたキャッシュの使用状況を記録し、モデルに送信されたコンテキストを検査できるようにします。 記憶の統合とスキルドラフティングも推論を使います。 次の質問は、この蓄積された作業が、 同じモデルと計算予算の下で、後のタスクにどの程度役立つかということです。

Colonyは、 ローカルモデルサーバーまたは選択したホストエンドポイントを使用して、制御するコンピューター上で実行されます。バックグラウンドでの作業では、 そのコンピュータを使用可能な状態にしておく必要があります。現在のビルドは非公開で、 現在作業中のユーザーを対象にテクニカルプレビューを開始しています。