ADAS: un meta-agente che inventa nuove architetture per agenti AI
In una frase L'Universita' della British Columbia pubblica ADAS (Automated Design of Agentic Systems): un meta-agente che cerca nuove architetture agente scrivendo e valutando codice Python. Scopre pattern originali (critic dinamico, step-back abstraction) che superano agenti disegnati da umani. Primo sistema che automatizza la ricerca sull'architettura degli agenti.
Di solito le architetture per agenti AI vengono progettate da ricercatori umani: qualcuno studia il problema, propone un'idea ("facciamo criticare la risposta a un secondo agente"), la implementa e la testa. E' un processo lento.
ADAS fa questo automaticamente. E' un meta-agente, cioe' un agente che ha come obiettivo trovare agenti migliori. Funziona cosi': dato un task benchmark, ADAS scrive codice Python per descrivere una nuova architettura agente, la esegue sul benchmark, ne misura la performance, annota i risultati, e poi genera una nuova architettura partendo da quanto ha imparato.
Nel corso di questo processo di ricerca autonoma, ADAS ha scoperto pattern che i ricercatori umani non avevano ancora codificato: per esempio un "dynamic critic" che si attiva solo quando l'agente principale esprime incertezza, o una tecnica di "step-back abstraction" che fa fare all'agente un passo indietro su un problema prima di risolverlo nel dettaglio.
E' il primo sistema che automatizza la ricerca sull'architettura degli agenti stessi: meta-AI che progetta AI.
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