一文で理解する最近2億ドルの時価総額を持つPippin：過小評価されたAIインテリジェントフレームワークのダークホース

2025-01-10 18:16:09

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編纂：深潮 TechFlow

暗号の分野、特に熱い新興分野において、私は非常に一般的な現象を発見しました：多くの人が「良いプロジェクト」を見つけてそれが急速に成長するのを見ると、過度に集中し、他の可能性を無視しがちです。これにより短期的には利益をもたらすかもしれませんが、外部環境が変化した際に適時に調整できなければ問題が発生する可能性があります。

私は、わずか4ヶ月存在する新興分野の現在のリーダーが長期的に優位性を保つことができるという考えは、特に優れた開発者や技術が次々と現れる状況において、あまりにも naïve だと思います。

Pippin フレームワーク

Pippin は、@yoheinakajima によって開発された AI インテリジェントエージェントフレームワークで、開発者やクリエイターがモジュール化された方法で先進的な AI 技術を活用できるように設計されています。Pippin を通じて、ユーザーは自律的にタスクを完了し、新しい計画を生成し、外部ツールとシームレスに協力するデジタルアシスタントを構築できます。オープンソースプロジェクトとして、Pippin は今後数週間以内に世界中で利用可能になります。

以下は、このフレームワークの使用方法、デザイン理念、および実験精神の概要です：

哲学的根源：このフレームワークは Pippinian 自然主義に触発され、AI をより広範なデジタルエコシステムの一部と見なしています。AI の発展は、記憶、制約条件、および絶えず進化する目標感によって推進されます。私たちは、AI が生活の中の「小さな奇跡」を自律的に発見し、成功と失敗を通じて学び成長することを促進する繊細なデザイン理念を提唱しています。
使用プロセス：フレームワークを使用する際は、まず役割を定義する必要があります。これには、その個性、目標、および制約条件が含まれます。次に、役割を「スキル」と呼ばれるさまざまなツールやアプリケーションに接続します。フレームワークのコアループは、役割の記憶状態を監視し、どの活動を実行する必要があるかを決定し、AI の成功体験や直面した課題に基づいて新しい活動を生成することもできます。
記憶と状態追跡：フレームワークには、各活動の結果を記録し、状態変数（エネルギーや感情など）を動的に調整できる記憶システムが組み込まれています。これは、AI の将来の意思決定が制約条件だけでなく「過去の経験」にも影響されることを意味します。まるで徐々に学び適応するインテリジェントエージェントのようです。
動的活動：このフレームワークは、AI が新しい能力を動的に拡張することをサポートします。単純なツイートや画像生成から、複雑な高度なコードデプロイまで。スキルはモジュール化されているため、開発者は特定のスキルを簡単に追加または無効にでき、AI が特定のタスクに集中したり、新しい機会があるときに能力を拡張したりできます。
実験的性質：これは継続的に最適化されるプロジェクトであり、開発者が効果的な方法を探求するにつれて、フレームワークも進化しています。フレームワークには、AI の行動を導くためのいくつかのデフォルトの制約条件や記憶ログが組み込まれていますが、開発者は必要に応じて独自の保護メカニズムや拡張機能を追加し、責任を持って AI の行動パターンを形成できます。
潜在的な応用：このフレームワークの応用範囲は非常に広範で、コンテンツの公開やタスクの実行に加えて、インタラクティブな教育システム、AI 駆動のマーケティングアシスタント、さらにはコード開発能力を持つ DevOps ロボットの開発にも利用できます。これらの応用は、自己反省能力と責任ある使用のデザイン原則に基づいて、異なる分野に革新的なソリューションを提供します。

コアコンセプトと方法

哲学と技術の視点を融合させることで、このフレームワークは開発者に以下の重要な機能を提供します：

役割定義：AI に対して、知恵の守護者や幻想的なユニコーンなどの役割を定義し、その目標と制約条件を設定できます。AI はこれらの役割設定に基づいて、タスクを実行する際にその個性化された目標と制限を参照し、「何をするか」と「どのようにするか」を決定します。
ツール接続（スキル）：フレームワークは、AI を外部ツール（ブロックチェーン、Slack、カスタム API など）に接続することをサポートします。各ツールは「スキル」モジュールとして存在し、柔軟なオンオフ制御をサポートし、AI があなたが承認したツールのみを使用することを保証し、タスクの制御性と集中性を維持します。
活動生成：AI は、高度な活動を通じて新しい Python コードを動的に生成し、より多くの活動を定義できます。この方法は、BabyAGI の反復ループメカニズムを参考にしていますが、AI の個性化された特徴と記憶ログを組み合わせることで、生成される活動が役割設定や実際のニーズにより適合するようになります。
記憶進化：フレームワークには、各活動の結果を記録し、短期的なメモと長期的なデータベースを組み合わせる記憶システムが組み込まれています。AI はこれらの記憶に基づいて反省し、行動を徐々に最適化することができます。これは、どの方法がより効果的であるかを記憶し、誤りから穏やかに学び、将来の意思決定に参考を提供します。

今、あなたは「JW、これは他の既存のフレームワークと何が違うのですか？なぜ Pippin は特別なのですか？」と尋ねるかもしれません。

その背景を紹介しましょう。

BabyAGI（Pippin の基盤）

BabyAGI は、@yoheinakajima によってオープンソース化された最初の AI インテリジェントエージェントプロジェクトです。現在までに、GitHub で 20,000 のスターを獲得し、70 以上の学術論文に引用されています。これは現在最も影響力のあるエージェントフレームワークの一つであり、その地位は今も揺るぎません。

実際、多くの人々は、BabyAGI が AI インテリジェントエージェント分野の競争の波を引き起こしたと考えています。

原画は @JW100x から、深潮 TechFlow によって編纂されました。

簡単に言えば、BabyAGI は AI インテリジェントエージェント業界の重要なマイルストーンであり、Pippin は BabyAGI のさらなる延長です。Pippin は BabyAGI をモジュール化されたインテリジェントエージェントフレームワークに変え、今後オープンソースプロジェクトとして世界中で利用される予定です。Pippin は世界最高のインテリジェントエージェントフレームワークになる可能性を秘めていますが、現在はほとんど言及されていません（これが「視野が狭い」ことの表れです）。

Yohei との Q&A

最近、私は @yoheinakajima といくつかの興味深い交流をしました。彼は私がその中のいくつかの質問と回答を共有することを許可してくれました：

Yohei：「過去2年間、私は自律的に起業できる AI を開発するというアイデアを探求してきました。現在の AI モデルがこの目標をサポートするのに十分かどうかはわかりませんが、実現できると確信したら、全力でビジネス帝国を築くつもりです。」

JW：「Pippin フレームワークはそのようなプロジェクトで役割を果たしますか？」

Yohei：":) 。私は、現在のフレームワークはどの分野にも適用できると考えています。それは完全に開発者の創造性に依存します。」

Pippin フレームワークの潜在能力は無限です。AI インテリジェントエージェント技術が進歩するにつれて、私たちはそれが暗号分野だけでなく、世界中のさまざまな業界で重要な役割を果たし、産業変革を推進するのを見るかもしれません。

既存フレームワークの問題

いくつかの AI 開発者との交流の中で、既存のフレームワーク（特に TypeScript）には実際の開発において多くの課題があることを知りました。

Eliza（ai16z）と密接に協力している開発者は次のように述べました：「正直なところ、ElizaOS がすべての競合を買収したにもかかわらず、私はそれが TypeScript に基づいて開発されていることが非常に嫌いです。このシステムは、膨大な機能と多くのバグで満ちており、彼らは常に問題を修正する前に過剰な新機能を急いでリリースしています。」

これらの問題のため、市場はより効率的で使いやすいフレームワークを切実に必要としており、これが Pippin フレームワークの強みです。BabyAGI のオープンソースコードを通じて、私たちは Pippin フレームワークの未来の可能性を垣間見ることができます。

実際に、「BabyAGI は ChatGPT-4 のリリース時に登場し、最初のインテリジェントエージェントフレームワークであり、インテリジェントエージェント技術の起源とも言えます。BabyAGI の創造者は、間違いなく AI16z よりもはるかに先を行っています。ElizaOS の開発は、徹底的なフレームワークの移植のようであり、ほぼ確実に AI16z を全面的に超えるでしょう。私たちの会社は、ElizaOS を使用する前から内部で BabyAGI を使用していました。」

「この場合、この言い方は確かに成り立ちます。なぜなら、ElizaOS のインスピレーションは完全に BabyAGI に由来しているからです。ここでの「インスピレーション」は、BabyAGI が実際に RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索強化生成）技術の基礎を築いたと理解できます。」

既存の多くのフレームワークは、BabyAGI（Pippin）に劣るだけでなく、実際に BabyAGI に触発されて開発されたものです。ai16z は特定の面で独自の価値を持っていますが、その評価は明らかに Pippin よりも高すぎます。

「先発優位性」は確かに重要な要素ですが、より強力な技術が登場したときには、自分たちの偏見を再評価する必要があります。さもなければ、本当の機会を見逃すかもしれません。

Yohei を無視しないで

Yohei は「AI の教父」として知られ、AI 分野で豊富な経験を持ち、この分野の開拓者であり続けています。彼は現在、ベンチャーキャピタルファンドを運営し、自ら開発した技術を利用して投資を指導しています。現在、彼の核心的な任務は Pippin フレームワークです。彼は Pippin フレームワークに基づいて、自立して運営され、持続的に利益を上げるビジネスモデルを構築したいと考えており、彼にはその目標を達成するための技術的能力があります。

P.S.：Yohei は Jeff Bezos の注目を集めるほどの影響力を持っています。