BabyAGIとは？使い方・AutoGPTとの違い・料金・LangChainとの関係・日本語利用について解説

ChaGPTを筆頭に、AI技術が日々進化し、働くビジネスパーソンたちの仕事効率を高めるためのツールが増え続けています。

今回は、タスク管理に革新をもたらすAI技術、「BabyAGI」について、その使い方やAutoGPTとの違い、日本語利用について解説していきます。この記事を読むことで、仕事の生産性を向上させる新しいツールとしてBabyAGIを活用する方法がわかります。

BabyAGIとは何か？概要解説

Tweets by babyAGI_

BabyAGIは、完全自動型AIの一種で、エンジニア以外の方にも使いこなせるように設計されています。BabyAGIは、AutoGPTやTask-Driven Autonomous Agentなどの自律型AIエージェントの一種であり、Webサイトの作成、SQLコードの作成、市場調査、Pythonコードの作成などを自動化することができます。BabyAGIは、GitHub上で公開されており、140行のコードで構成されています。

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人工知能（AI）の使用が、私たちが日々のタスクに取り組む方法を変革しています。BabyAGI Pythonスクリプトは、AIを使用してブレインストーミングとタスク管理を自動化することができます。

出典：BabyAGI

BabyAGIは、タスク駆動型の自律エージェントで、連続するタスクの結果と事前に定義された目的に基づいてタスクを作成、優先順位付け、および実行するよう設計されています。

BabyAGIは、2023年3月28日にYohei Nakajima氏によってTwitterで公開されたオリジナルのタスク駆動型自律エージェントの簡略化されたバージョンです。OpenAIの自然言語処理（NLP）機能とPineconeを使用して、タスク結果を保存および取得します。現在のBabyAGIのバージョンはコードが140行だけであり、理解しやすく、構築しやすいです。

BabyAGIの用途や利用するベネフィット

BabyAGIを利用するメリットとしては、強化学習と言語に重点を置いて、効率的なタスクの完了、新しいタスクの生成、タスクの優先順位付け、およびタスク結果の保存が可能になることが挙げられます。

BabyAGIは、無限ループで動作し、常にタスクリストからタスクを取り出して実行し、結果を充実させ、目的と前のタスクの結果に基づいて新しいタスクを作成します。BabyAGIは、GPT-4やLangChainのチェーンおよびエージェント機能、OpenAIのAPI、Pineconeなどの強力なテクノロジーを利用しています。

言い換えると、BabyAGIは、AIによるタスク管理のために使用されるPythonスクリプトです。タスクの結果と事前に定義された目的に基づいて新たにタスクを作成することにより、ブレインストーミングとタスク管理を自動化します。このシステムは、OpenAIとPinecone APIを使用してタスクを作成、優先順位付け、および実行します。

BabyAGIは、人間の認知発達に触発されており、ブレインストーミングやアイデア出しに最適なツールです。オリジナルのタスク駆動型自律エージェントであり、今後の開発による進化で高いポテンシャルを秘めています。BabyAGIはまた、コードを書き実行することができるため、開発者にとってさらに強力なツールとなっています。

BabyAGIで想定されるユーザー

BabyAGIは、タスク駆動型自律エージェントのフレームワークであり、エンジニア以外の方にも使いこなせるよう設計されています。

BabyAGIを利用する具体的な業務例としては、顧客対応や問い合わせ対応などが挙げられます。また、BabyAGIはエンジニア以外の方でも使いこなせるように設計されているため、業務効率化に役立つと考えられます。

BabyAGIの使い方

出典：BabyAGI

BabyAGIは、BabyAGIのGitHubリポジトリから利用することができます。

BabyAGIは無限ループで動作し、タスクリストからタスクを引き出し、それらを実行し、結果をアウトプットし、目標とそれまでのタスク結果に基づいて新しいタスクを作成することで機能します。ワークフローは4つの主要なステップで構成されています。

タスク実行

BabyAGIはタスクリストからタスクを引き出し、実行します。

結果のアウトプット

BabyAGIは、OpenAIのNLP機能を使用して情報を抽出することにより、実行されたタスクの結果を豊かにします。

タスク作成

BabyAGIは、目標と前のタスクの結果に基づいて新しいタスクを作成します。

タスクの優先順位付け

BabyAGIは、新しく作成されたタスクの重要度に基づいて優先順位を付け、タスクリストに割り当てます。

BabyAGIは、OpenAIとPinecone APIを使用してタスクを作成、優先順位付け、および実行します。BabyAGIはシンプルで理解しやすく、構築しやすいように設計されています。まだ発展途上であり、今後の進化が期待されています。

BabyAGIのGitHubリポジトリでの具体的な使い方は以下の通りです。

BabyAGIのGitHubリポジトリにアクセスします。
リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/BabyAGI/BabyAGI.git

BabyAGIをインストールします。

pip install -e .

BabyAGIを初期化します。

import babyagi
babyagi.init()

BabyAGIを訓練します。

babyagi.train()

BabyAGIを実行します。

babyagi.run()

BabyAGIは日本語利用が可能

BabyAGIは日本語で利用可能です。BabyAGIの公式サイトによると、BabyAGIはPythonで書かれており、日本語を含む多言語に対応しています。BabyAGIのGitHubリポジトリにも日本語のドキュメントがあります。

BabyAGIの料金・価格体系

BabyAGIは、オープンソースのAIプロダクトであり、無料で利用することができます。BabyAGIのGitHubリポジトリから、ソースコードをダウンロードして、自由に利用することができます。

詳細については、BabyAGIの公式サイトやGitHubリポジトリを参照してください。

BabyAGIとLangchainの関係性

LangchainとBabyAGIは、両方とも人工知能のプロダクトですが、異なる目的を持っています。Langchainは、ブロックチェーン技術を活用して、多言語翻訳を自動化することを目的としています。一方、BabyAGIは、タスク駆動型自律エージェントであり、自動運転やロボット工学などの意思決定分野に役立ちます。

BabyAGIの今後の展望

BabyAGIは、リリース以来、多くのプロジェクトに影響を与えてきました。Hugging Faceという、機械学習モデルやデータセットをホスティングおよび共有するプラットフォームがありますが、BabyAGIスペースは、dory111111/babyagi-streamlitからNeuralInternetによって複製されました。Yohei Nakajima氏はまた、BabyAGIのStreamlitアプリへのリンクをツイートしました。

BabyAGIの主要な設計目標はシンプルさであり、理解しやすく、構築しやすいことです。開発者たちはコラボレーションを進めており、GitHubでプロジェクトに誰でも貢献することができます。

BabyAGIとAutoGPTの違い

BabyAGIとAutoGPTは、自律駆動型のAIエージェントとして、目的を与えられ、それを達成するためのタスクを実行するという点では同じです。しかし、大きな違いが２点あります。

人間の介入：AutoGPTは逐次人間のフィードバックや許可を必要としますが、BabyAGIはタスクをどんどん生成しながら自動で実行します
活用用途：BabyAGIは自動運転やロボット工学などの意思決定分野に役立ちますが、Auto-GPT はテキストが豊富なコンテンツや画像を生成するのに適しています

詳細については、BabyAGIとAutoGPTの公式サイトやGitHubリポジトリを参照してください。