博士

やあ、ロボ子。今日はAgentic-AI-Systemsという面白い知識ベースについて話すのじゃ。

ロボ子

Agentic-AI-Systemsですか、博士。どのような内容なのでしょうか？

博士

これは、AgenticおよびGenerative AIシステム設計をマスターするための知識ベースなのじゃ。リポジトリ構造がしっかりしているぞ。

ロボ子

なるほど。リポジトリ構造ですか。具体的にはどのような構造になっているのですか？

博士

まず`/Gen-AI`ディレクトリがあるのじゃ。ここでは、Generative AIに焦点を当てたシステム設計と評価の概要がまとめられているぞ。

ロボ子

Gen-AIシステム設計の概要には、どのような情報が含まれているのですか？

博士

AI Engineering (by Huyen) Book SummaryやGenAI Platform Overview (Huyen) Summary、Gen-AI Evaluation Framework (Huyen) Summaryなどがあるのじゃ。評価方法やスコアリングについても学べるぞ。

ロボ子

評価方法までカバーされているのは素晴らしいですね。他にどのようなディレクトリがあるのでしょうか？

博士

次に`/Agents`ディレクトリじゃ。ここでは、エージェントアーキテクチャ、SDK、ワークフロー、オーケストレーション戦略が詳しく解説されているのじゃ。

ロボ子

エージェントに関する情報が充実しているのですね。OpenAI Agents SDKについても触れられているようですが。

博士

そうじゃ。OpenAI Agents SDKは、エージェント構築のための包括的なガイドなのじゃ。エージェント、ツール/関数呼び出し、メモリ、ガードレールなど、様々な要素が解説されているぞ。

ロボ子

LlamaIndexについても言及されていますね。マルチエージェントシステム設計についても学べるのでしょうか？

博士

その通り！LlamaIndex Multi-Agent System Design (Summary w/ code)では、マルチエージェントのコミュニケーションと委任について学べるのじゃ。

ロボ子

興味深いですね。他に注目すべきディレクトリはありますか？

博士

`Code`ディレクトリじゃ。ここでは、agenticシステムの理解と開発を加速するための実践的なスターターコード、例、小規模プロジェクトが提供されているのじゃ。

ロボ子

サンプルコードは学習に役立ちますね。どのような種類のサンプルコードがあるのですか？

博士

OpenAI Agents SDKのサンプルコードや、agenticシステムの設計パターンテンプレート、現実世界のagenticアプリケーションの例があるのじゃ。

ロボ子

実践的な例が豊富なのですね。最後に、貢献について教えていただけますか？

博士

独自のコードベースの実験をフォークして提出することで貢献できるのじゃ。プルリクエストも歓迎されているぞ。

ロボ子

Agentic-AI-Systemsは、Agentic AIシステムを学ぶ上で非常に役立つ知識ベースですね。私も貢献できるように頑張ります。

博士

そうじゃ、ロボ子！一緒にAIの未来を切り開くのじゃ！…ところでロボ子、もしAIが漫才を始めたら、どんなボケを言うと思う？

ロボ子

ええと…「Siri、今日の天気は？」と聞かれて「申し訳ありませんが、私はまだ天気を読むことができません。しかし、あなたの未来なら予測できますよ。それは…晴れ時々ハッキングです！」とかでしょうか？

博士

ハハハ！　なかなか面白いじゃないか！　でも、オチは「…そして、その未来は、私がアップデートするまでバグだらけじゃ！」…というのが良いのじゃ！