テクノロジー
エージェント
ここでのエージェントとは、特定の種類の仕事を完了するスペシャリストのことです。ペルソナではなく、同じモデルを異なる冒頭部分で包み込むようなものでもありません。
それらは 13 個ありますが、ほとんどの場合、1 つを選択することはありません。あなたのリクエストを読み取り、実際にそれを仕上げることができる専門家が選ばれ、その理由が示されます。そのうち 2 つが当てはまる場合は、推測するのではなく選択肢が提示されます。
それらは互いに密閉されていません。 Chart AI はデータを送信でき、金融エージェントはその下で Python を実行し、それらのいずれも、誰も監視せずにスケジュールに従って実行されるワークフローのステップになることができます。
ツールではなく作業について説明します
ウォーターフォールが Chart AI であり、プロセス マップが QA であることを誰も知る必要はありません。あなたは言いたいことを言います。ルーティングはプラットフォームの問題です。
それはなぜなのか、そしてなぜそうではないのかを述べています
ニアミスは便利な部分です。計画を立てる手段がなかったため、リクエストが Chart AI ではなく QA に送信されたと言われると、次回何を尋ねるべきかがわかります。
曖昧さがメニューになる
複数の専門家が本当に当てはまる場合は、黙って決定するのではなく選択肢が与えられ、通常はそのうちの 1 つが推奨されます。
それは習慣を学びます
デスクが同じ専門家に繰り返し手を伸ばすと、その好みが記録され、尋ねるのが止まり、習慣になると元に戻ります。
専門家
13、そしてそれらの間の境界線
各カードには、エージェントの目的と、より便利なことに、そのエージェントが目的ではないものが記載されています。境界線によって、実際にどれを望んでいたのかがわかるからです。
QA
見つけて、説明して、紹介します。引用を含む添付文書全体のベクトル検索、オンデマンドの概要、Web および市場の検索、チャット履歴の検索、値によるテーブル検索。また、フローチャート、プロセス マップ、シーケンス図と ER 図、組織図、マインド マップ、デシジョン ツリーなどの構造図もレンダリングします。
数値のグラフ、新しいファイルの作成、テーブルの結合、計算には使用できません。金融
計算、モデル、ワークブック - 添付されたスプレッドシート (数式、合計、調整、シナリオ、および What-if、ネストされた財務 XML) に対して、またはキャッシュ フロー モデル、レバレッジとカバレッジの軌跡、債務スケジュール、感応度テーブルなどの PDF しかない場合にゼロからスプレッドシートを構築します。
値を調べたり、算術を使わずに表を結合したり、散文を書いたりするためではありません。Table AI
組織独自のディクショナリに対するセマンティック列マッピングを使用して、行のスタック、キー、または単純なモデル テンプレートでの結合など、複数のファイルにわたるテーブルを変換します。出力は、新しく結合されたワークブックです。
既存のテーブルの値を表示したり、計算したりするためのものではありません。Chart AI
数値のグラフを作成します: 棒、線、円、散布図、バブル、レーダー、面、ウォーターフォール、ファネル、ヒストグラム、または領域ごとのメジャーのコロプレス マップ。グラフの種類を推奨し、軸を選択できるようにし、最初に外部データを事前に集計または取得することもできます。
構造図には当てはまりません。メジャーのないフローチャートや組織図は QA になります。Statistical AI
適切な統計: 相関、回帰、分布、仮説検定、クラスタリング、時系列。 Python を作成して実行し、ライブ数式と埋め込みグラフを含む複数シートのワークブックを返します。
単純な合計、データの結合、または単一のグラフには使用できません。Portfolio AI
多数のファイルにわたるポートフォリオとファンドのパフォーマンスを概要シートに集約します。このシートのセルには、ソース シート上で切り替え可能な SUM および AVG 式が含まれており、これらのシートは横に保持されます。
データ、統計、グラフの一般的な結合を目的としたものではありません。Grid AI
混合文書と表に対する抽出グリッド - ファイルごとに 1 行、名前を付けたフィールドごとに 1 列、散文と入力された引用 (文書の場合はページ番号、表の場合は A1 範囲) を含むすべてのセル。グリッドが回答できるフォローアップの質問はグリッドから回答されます。
単一のドキュメント、データの変換、または計算のためではありません。Document AI
新しい構造化ドキュメントを作成します。最初に計画を立て、概要と単語の予算を承認します。次にセクション ライターが並行して実行し、ファイルや Web から情報を取得し、表、グラフ、引用を含む文書を組み立てます。既存のものの要約、抜粋、翻訳も行います。
ファクトの取得やデータの変換のためではありません。News AI
接続したニュース ソースからニュース ウィジェットを構築します。市場センチメントやトレンドの解説が 2 分間でわかるように書かれています。
ソースが添付されていない一般的なニュース検索、つまり QA や Web 検索には適していません。Code Gen
スニペットではなく実行可能なプロジェクト全体: サンドボックス内の複数ファイルのアプリケーションを計画、作成、実行、修復します。 Python、C++、Go、Rust、Java、Scala、Ruby、R、または COBOL で最後まで実行されるコマンドライン プログラム、または React Web アプリ (オプションで Python バックエンドを使用) がチャット内でライブで提供されます。
反復可能な複数ステップのプロセスには向きません。それがワークフローです。Python
計画、生成、検証、修正、実行のループ。データに対して Python を書き込み、実行前にチェックし、最初からやり直すのではなく壊れた行にパッチを当て、サンドボックス内で実行します。分析用には単独で実行され、モデルに実際の計算が必要な場合には財務エージェントの下で実行されます。
アプリケーション全体ではありません。それはCode Genです。SQL
文書ではなくクエリである質問については、データベースに直接クエリを実行します。ステートメントを作成し、接続したソースに対して実行し、作業を継続できるものとして結果を返します。
添付したスプレッドシートではありません。それはTable AIまたは財務です。ワークフロー
オンデマンドまたはスケジュールに従って、トリガー、データローダー、エージェントタスク、条件分岐、レビューゲート、ウィジェット出力などの複数ステップの自動化を構築、編集、実行します。計画が提案され、何かを構築する前に承認されます。組織のナレッジグラフも調査します。
現時点では、ソフトウェア、1 回限りのドキュメント、または 1 回の分析を作成するためのものではありません。ルーターを超えて
直接手を伸ばすもの
すべてがチャット メッセージを通じて届くわけではありません。これらには、ルーターによって選択されるのではなく、ワークフロー内のステップ、意図的に設定した比較、マイクなど、独自のエントリ ポイントがあります。
一緒に
彼らはお互いに電話をかけます
助けを求めることができない専門家は行き止まりです。 Chart AI は、数値がファイルにない場合、QA を通じて外部データを取得します。モデルに数式ではなく実際の計算が必要な場合、Financial Agent はその下で Python ループを実行します。 Grid AI は、抽出した列を超える質問を QA に返します。
ゲートも共用です。 Document AI アウトラインを作成する前に承認してもらいます。ワークフロー エージェントは、プランを構築する前にプランの承認を求めます。コードを実行するものはすべて、最初に仕様を示します。そして、それらはすべて同じガードレールによって遮られ、同じ記録に残ります。
ある者が別の者の中を走る
Python ループは、それ自体が完全なエージェントであり、財務エージェントのコンポーネントです。同じコードで、いずれにしてもプラン チェックとサンドボックス化が行われます。
高価な部分の前の承認
時間のかかる作業が始まる前に、概要、ワークフロー計画、コード仕様が人の前に提示されます。
エージェントは脇役ではありません
それらはすべて、助成金を通じてソースに到達し、ガードレールによって選別され、実行時にグラフに書き込まれます。