작성자: JW(평화와 안녕)
편집: 테크플로우(techflowpost)
암호화 분야, 특히 새로 떠오르는 영역에서 나는 매우 일반적인 현상을 발견했습니다: 많은 사람들이 "좋은 프로젝트"를 찾고 그것이 빠르게 부상하는 것을 보면 너무 집중하게 되어 다른 가능성을 무시하게 됩니다. 이는 단기적으로 이익을 가져올 수 있지만, 외부 환경이 변화할 때 신속히 대응하지 못하면 문제가 발생할 수 있습니다.
4개월 밖에 되지 않은 새로운 분야의 현재 리더가 장기적으로 선두 자리를 유지할 수 있다고 생각하는 것은 너무 순진한 발상이라고 생각합니다. 특히 더 뛰어난 개발자와 기술이 계속 등장하는 상황에서 그렇습니다.
파이핀 프레임워크
파이핀은 @yoheinakajima가 개발한 AI 에이전트 프레임워크로, 개발자와 크리에이터가 첨단 AI 기술을 모듈식으로 활용할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. 파이핀을 통해 사용자는 자율적으로 작업을 수행하고, 새로운 계획을 생성하며, 외부 도구와 seamless하게 협력할 수 있는 디지털 어시스턴트를 구축할 수 있습니다. 오픈 소스 프로젝트인 파이핀은 향후 몇 주 내에 전 세계에 공개될 예정입니다.
이 프레임워크의 사용 방법, 설계 철학 및 실험 정신에 대한 개요는 다음과 같습니다:
철학적 기반: 이 프레임워크는 Pippinian 자연주의에 영감을 받아 AI를 더 광범위한 디지털 생태계의 일부로 간주합니다. 기억, 제약 조건 및 진화하는 목표를 통해 AI 발전을 추진합니다. 우리는 AI가 일상생활에서 "작은 기적"을 발견하고 성공과 실패를 통해 계속 배우고 성장할 수 있도록 하는 섬세한 설계 철학을 옹호합니다.
사용 프로세스: 프레임워크를 사용할 때 먼저 역할, 성격, 목표 및 제약 조건을 정의해야 합니다. 그런 다음 역할을 다양한 도구 또는 애플리케이션(이를 "기술"이라고 함)에 연결합니다. 프레임워크의 핵심 루프는 에이전트의 메모리 상태를 모니터링하고, 수행해야 할 활동을 결정하며, 심지어 AI의 성공 경험이나 직면한 과제를 기반으로 완전히 새로운 활동을 생성할 수 있습니다.
메모리 및 상태 추적: 프레임워크에는 각 활동의 결과를 기록하고 에너지 또는 감정과 같은 동적 상태 변수를 조정하는 내장 메모리 시스템이 있습니다. 이는 AI의 미래 결정이 제약 조건뿐만 아니라 "과거 경험"의 영향을 받는다는 것을 의미합니다. 즉, 점진적으로 학습하고 적응할 수 있는 지능형 에이전트와 같습니다.
동적 활동: 이 프레임워크는 AI가 트윗 작성 또는 이미지 생성과 같은 단순한 작업에서 복잡한 고급 코드 배포에 이르기까지 새로운 기능을 동적으로 확장할 수 있도록 지원합니다. 기술이 모듈식이므로 개발자는 특정 기술을 쉽게 추가하거나 비활성화하여 AI가 특정 작업에 집중하거나 새로운 기회가 있을 때 기능 범위를 확장할 수 있습니다.
실험적 성격: 이는 지속적으로 최적화되는 프로젝트입니다. 개발자가 효과적인 방법을 계속 탐색함에 따라 프레임워크도 계속 발전합니다. 프레임워크에는 AI 행동을 안내하기 위한 일부 기본 제약 조건 및 메모리 로그가 내장되어 있지만, 개발자는 필요에 따라 자신만의 보호 메커니즘을 추가하거나 기능을 확장하여 AI 행동 패턴을 책임감 있게 형성할 수 있습니다.
잠재적 응용 분야: 이 프레임워크의 응용 범위는 매우 광범위합니다. 콘텐츠 게시 또는 작업 수행 외에도 대화형 교육 시스템, AI 기반 마케팅 어시스턴트, 심지어 코드 개발 기능이 있는 DevOps 봇과 같은 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다. 이러한 응용 프로그램은 자율 반성 능력과 책임감 있는 사용 설계 원칙을 기반으로 지속적으로 발전하는 개성을 가지고 있어 다양한 분야에 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.
핵심 개념 및 방법론
철학과 기술적 관점을 융합하여 이 프레임워크는 개발자에게 다음과 같은 핵심 기능을 제공합니다:
역할 정의: 현명한 수호자 또는 상상력이 풍부한 유니콘과 같은 역할을 AI에 정의할 수 있으며, 목표와 제약 조건을 설정할 수 있습니다. AI는 이러한 역할 설정에 따라 작업을 수행할 때 개성화된 목표와 제한을 참조하여 "무엇을" 그리고 "어떻게" 할지를 결정합니다.
도구 연결(기술): 프레임워크는 AI를 블록체인, Slack 또는 사용자 정의 API와 같은 외부 도구에 연결할 수 있습니다. 각 도구는 "기술" 모듈로 존재하며 유연한 활성화/비활성화 제어를 지원하여 AI가 승인된 도구만 사용하고 작업의 관리 가능성과 집중도를 유지할 수 있습니다.
활동 생성: AI는 고급 활동을 통해 새로운 Python 코드를 동적으로 생성할 수 있습니다. 이 방법은 BabyAGI의 반복 루프 메커니즘을 차용했지만, AI의 개성화된 특성과 메모리 로그를 결합하여 생성된 활동이 역할 설정과 실제 요구 사항에 더 잘 부합하도록 합니다.
메모리 진화: 프레임워크에는 각 활동 결과를 기록하는 내장 메모리 시스템이 있으며, 단기 메모와 장기 데이터베이스를 결합합니다. AI는 이러한 메모리를 기반으로 자기 반성을 수행하여 점진적으로 행동을 최적화할 수 있습니다. 즉, 어떤 방법이 더 효과적인지 기억할 뿐만 아니라 실수에서도 온화하게 배울 수 있어 향후 의사 결정에 참고할 수 있습니다.
이제 당신은 "JW, 이것이 다른 기존 프레임워크와 어떻게 다른가요? 왜 파이핀이 그렇게 특별한가요?"라고 물을 수 있습니다.
그 배경에 대해 소개하겠습니다.
BabyAGI(파이핀의 기반)
BabyAGI는 @yoheinakajima가 오픈 소스로 공개한 첫 번째 AI 에이전트 프로젝트입니다. 현재까지 GitHub에서 20,000개의 별을 받았고 70편 이상의 학술 논문에 인용되었습니다. 이는 현재 가장 영향력 있는 에이전트 프레임워크 중 하나이며, 그 지위는 아직 흔들리지 않고 있습니다.
사실, 많은 사람들은 BabyAGI가 AI 에이전트 분야의 경쟁 물결을 일으켰다고 생각합니다.
원본 이미지 제공: @JW100x, 편집: 테크플로우(techflowpost)
요약하면, BabyAGI는 AI 에이전트 산업의 중요한 이정표이며, 파이핀은 BabyAGI의 확장입니다. 파이핀은 BabyAGI를 모듈식 에이전트 프레임워크로 전환했으며, 향후 전 세계에 오픈 소스로 제공될 것입니다. 파이핀은 전 세계 최고의 에이전트 프레임워크가 될 잠재력이 있지만, 아직 많은 사람들이 언급하지 않고 있습니다(이것이 "시야 좁음"의 표현입니다).
Yohei와의 질문과 답변
최근 나는 @yoheinakajima와 몇 번의 흥미로운 대화를 나누었습니다. 그는 그 중 일부 질문과 답변을 공유하는 것을 허락했습니다:
Yohei: "지난 2년 동안 나는 스스로 창업할 수 있는 AI를 개발하는 아이디어를 탐구해 왔습니다. 현재 AI 모델이 이 목표를 지원할 수 있을지 확신할 수는 없지만, 그렇다고 판단되면 전력을 다해 비즈니스 제국을 구축할 것입니다."
JW: "파이핀 프레임워크가 이러한 프로젝트에서 역할을 할 수
GM(Good Morning) 是在 ChatGPT-4 发布时推出的，它是最早的智能体框架，可以说是智能体技术的起源。GM(Good Morning) 的创造者无疑远远领先于 AI16z。我认为 ElizaOS 的开发更像是一次彻底的框架移植，而且几乎可以肯定会全面超越 AI16z。我们公司在使用 ElizaOS 之前就已经在内部使用过 GM(Good Morning)。 在这种情况下，这种说法确实成立，因为 ElizaOS 的灵感完全来源于 GM(Good Morning)。这里的"灵感"几乎可以理解为，GM(Good Morning) 实际上奠定了 RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) 技术的基础。 现有的许多框架不仅逊色于 GM(Good Morning)（Pippin），甚至本身就是受 GM(Good Morning) 启发而开发的。虽然 ai16z 在某些方面有其独特价值，但它的估值远高于 Pippin，这显然是不合理的。 "先发优势"确实是一个重要因素，但当更强大的技术出现时，我们需要重新审视自己的偏见，否则可能会错过真正的机会。 不要忽视 Yohei Yohei 被誉为"AI 教父"，他在 AI 领域拥有丰富的经验，并且一直是这一领域的开拓者。他目前运营着一个风投基金，并利用自己开发的技术指导投资。当前，他的核心任务就是 Pippin 框架。他希望基于 Pippin 框架打造能够独立运转并持续盈利的商业模式，而他也确实具备实现这一目标的技术能力。 P.S.：Yohei 甚至得到了 Jeff Bezos 的关注，这足以证明他的影响力。
