Adept、マルチモーダル機能を備えた高度な AI エージェントを発表

Tony Kim 2024 年 8 月 25 日 08:31 Adept は、複雑な Web インタラクションとエンタープライズ自動化を合理化するために、Adept Workflow Language (AWL) を活用した AI エージェントを導入しました。

人工知能企業の Adept は、複雑な Web インタラクションとエンタープライズオートメーションを合理化するために、Adept Workflow Language (AWL) を搭載した新世代の AI エージェントを発表しました。

Adept.ai のカスタム構築 AWL 上に構築されたこれらのエージェントは、ユーザーの意図をアクションに変換し、複雑なタスクから日常的なタスクまで幅広いタスクを処理するように設計されています。 Adept.ai は、AWL をユーザーが高度なワークフローを簡単に作成できる強力な言語であると説明しています。

Adept の AI エージェントは、信頼性が高く、堅牢で、使いやすいように設計されています。これらのエージェントは、複雑なタスクから反復的な雑務まで、あらゆるものを処理できます。これらは、トレーニングの初期段階から画面を理解し、コンテンツについて推論し、計画を立てるようにトレーニングされた一連のマルチモーダル モデルに基づいて構築されています。

Adept の AI エージェントの主な特徴は次のとおりです:

1.アデプトワークフロー言語 (AWL)

Adept.ai 独自の AWL は、マルチモーダル Web インタラクションを定義するための強力な抽象化を提供する JavaScript ES6 の構文サブセットです。ユーザーは AWL でワークフローを作成し、それがモデル呼び出しに直接変換されます。

特定の AWL 関数を使用すると、ユーザーは自然言語で命令を書くことができ、モデルはそれを詳細な AWL に変換します。たとえば、click(“Compose”) や act() などの AWL 関数は、エージェントの動作を定義する柔軟な方法を提供します。前者は画面上の要素を特定し、それらと対話するための関数呼び出しを生成します。一方、後者は自然言語入力を受け取ってエージェント推論ループを呼び出し、エージェントが動的に計画を立ててタスクを実行できるようにします。

2.実用的なアプリケーション

Adept は、AWL を使用してさまざまなアプリケーションのワークフローを作成する方法を実証しました。 1 つの例には、イベント参加者の PDF を表示し、情報を抽出し、Hubspot で新しいリードを作成することが含まれていました。同じワークフローが最小限の変更で Salesforce にも複製され、AWL の柔軟性と効率性が実証されました。

別の例では、PDF から患者の診断メモを抽出し、EMR システムに入力することに焦点を当てました。エージェントは、Google スプレッドシートのデータから Stripe で顧客レコードを作成したり、受信メールに基づいて Salesforce でリードを管理したりするなどのタスクも処理できます。

3.変革の可能性

Adept の AI エージェントは、ビジネス運営に革命を起こす可能性を秘めています。自然言語で自動化を作成できる機能により、導入の障壁が低くなり、より多くのユーザーが市民開発者になることが可能になります。これにより、コストが削減され、価値実現までの時間が短縮され、さまざまなワークスペースにわたる自動化への意欲が高まります。

さらに、Adept のエージェントは、非構造化データを含むより複雑なワークフローを処理できるため、回復力と堅牢性が向上します。推論時の推論により、基礎となる Web の変更に適応できるため、幅広いアプリケーションに適しています。

Adept は、より多くの種類のワークフローをより頻繁に有効にして、より幅広いユーザーにとって自動化を容易にすることに取り組んでいます。 Adept の AI エージェントによるビジネス変革の可能性は大きく、よりシンプルで高速な自動化と、より複雑なタスクを自動化する機能を提供します。

AWL で構築されたワークフローの詳細な例については、Adept.ai ブログをご覧ください。

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