コンピューター同士が人間のように会話を交わしながら問題を解決する「会話エージェント」技術に、新しい進化が見られます。この技術は、大量言語モデル（LLM）を活用し、アシスタントエージェントやユーザープロキシエージェントといった専門の子エージェントを通じて、より複雑なタスクを遂行。これらはプログラムとしての役割を果たすだけでなく、人間やツールとも連携を取ることが可能です。
AutoGenプロジェクトでは、エージェントがメッセージをやり取りし、適宜コードを生成して実行することにより、タスクの自動解決へと導きます。例えば、LLMが例外を返した場合、その例外を修正するコードを生成するなど、柔軟なやり取りが実現されます。このシステムでは、ユーザーの手を借りずとも、コードの自動生成、編集、デバッグができるため、開発の効率化を図ることができます。
さらに、複数のエージェントを連携させることで、コード生成だけでなく、問題解決やデータソースに基づく質問回答などの高度な機能も提供されます。AutoGenはオープンソースプロジェクトとして、技術者間でのアイデア共有や教育ツールとしても期待されており、将来への展望を持つプロジェクトとして注目されています。
出典 : https://towardsdatascience.com/diving-deep-into-autogen-and-agentic-frameworks-3e161fa3c086