ChatGPTでエージェントを作るプロンプトって何だ？
エージェントを作るプロンプト？！
プロンプトアーティストのシュンスケさんが、エージェントを作るプロンプトたるものを作成されました。
プロンプトつく〜る で公開されています。
プロンプトつくーる/エージェントを作るプロンプト https://t.co/DVvVnAH2uC #プロンプトつくーる #ChatGPT
— ハヤシ シュンスケ | 学問としてのプロンプトデザイン 📚 | プロンプトアーティスト 🎨 (@HaveShun) August 12, 2023
このプロンプトでは、特定の役割、目標、行動計画、特性を持つエージェントを何人も召喚できます。
相談やディスカッションしたい！って時に、主要メンバー全員に会議室に集まってもらうという感じでしょうか。
私は、ターゲット企業を想定したインタビューbotに、複数のエージェントをセットしてみることにしました。
エージェントを作成してみた
ターゲット企業の意見を聞くという場合、その企業には、営業の方、技術の方、施工やメンテの方など、様々な業務に従事された方々がおられ、それぞれ専門が異なりますので、意識されることも、重視されることも違います。
AIエージェントという形で、ターゲット企業の主要な関係者に集まってもらうことができるというのはすごいことです。
以下は、エージェントプロンプトの実行例です。
この例では、ターゲット企業の特性を与え、ターゲット企業の主要関係者をエージェントにしています。
このプロンプトで実行したのは、エージェントをセットするところまでとしています。
セットしたエージェントを他のプロンプトに適用したかったからです。
エージェントを他のプロンプトに適用するため、JSON形式で出力し、ChatGPTに他のプロンプトに取り込んでもらいました。
「エージェントを取り込みたいプロンプト」と「JSON形式のエージェント」をChatGPTに与えて、以下の指示を与えただけです。
JSON形式のエージェントを以下のプロンプトに組み入れたいと思います。適切な融合を行なった上で、プロンプトを書き出してください。
このアプローチに問題がないかをChatGPTに聞いてみました。
JSON形式でエージェントの属性や特性を記述することによって、そのエージェントがどのような行動や応答をするかを制御できます。JSONデータにはエージェントの情報が含まれており、その情報を活用してエージェントを制御することができます。
具体的には、JSONデータ内の属性や特性を読み取り、プロンプト内でその情報を基にエージェントの目標や行動計画を設定し、コンテキストに応じた応答を生成することができます。JSONデータを活用することで、エージェントの振る舞いを柔軟に制御できます。
したがって、JSON形式で記述されたエージェント情報をプロンプト内で活用することによって、エージェントの制御や応答を実現することが可能です。JSONデータはエージェントの特性や行動計画に関する重要な情報を提供し、それを基にエージェントを適切に制御できます。
JSON形式のデータを別のプロンプトで利用する場合、データをChatGPTに与えると、ChatGPTはそのデータを自身の内部表現に変換し、その内部表現を基に応答を生成します。形式が変わっても、内容が同じであれば、一般的には同様の効果を期待できます。
ChatGPTは自然言語理解と生成のモデルであり、外部データを内部表現に変換してから応答を生成するため、データの形式自体はChatGPTが理解できる形式に変換される必要があります。したがって、形式が変わることは一般的ですが、内容が同じであればChatGPTはそのデータを適切に理解し、応答を生成することができます。
内容が同じである限り、形式の変化は通常問題ありません。ただし、データの変換によって一部の情報が失われたり、内部表現に影響を及ぼす可能性がある場合、注意が必要です。必要に応じてデータの変換後の内部表現を検証し、適切な応答が得られていることを確認することが重要です。
どのように複数のエージェントと対話？！
複数のエージェントを召喚した場合、こちらが投げかけた質問は、どのエージェントが回答するのでしょう？
質問を投げかける場合、エージェントを指定した方がよいのでしょうか？
ChatGPTに聞いて見ました。
エージェントを指定しない場合、通常はプラットフォームやシステムが質問に対応するために自動的に適切なエージェントを割り当てます。この選択プロセスは、質問の内容やトピックに関連したエージェントプロファイルや専門性に基づいて行われます。
質問が一般的で特定のエージェントが必要ない場合、自動割り当てにより最適なエージェントが選ばれ、一般的な情報やアドバイスが提供されるでしょう。一般的な質問に対しては、多くの場合、さまざまなエージェントが対応できるため、特定のエージェントを選択する必要はありません。
ただし、質問が特定の専門知識や役割に関連している場合、エージェントを明示的に選択することで、より専門的な情報やアドバイスを受けることができるでしょう。エージェントを選択しない場合でも、プラットフォームはできる限り適切なエージェントを提供し、質問に対応します。
エージェントを指定した場合、通常、より専門的でコアな情報にアクセスする可能性が高まります。それぞれのエージェントは特定の役割や専門知識を持っており、選択したエージェントはその役割に基づいて特定のトピックや問題に深く関与しています。以下はエージェントを指定する利点です:
専門知識の提供: エージェントは各々の専門分野に特化しています。選んだエージェントは、その分野に関する専門的な情報やアドバイスを提供できます。
具体的なアドバイス: エージェントは特定の役割を果たしており、関連するトピックについて具体的なアドバイスを提供することが期待されています。一般的な情報よりも詳細な指導が得られます。
深い理解: エージェントは自分の役割や専門分野に関して深い理解を持っています。したがって、ユーザーの質問やニーズにより適切な対応ができます。
問題の解決: エージェントは問題解決に焦点を当てており、特定の課題に対して最適な解決策を提供する役割を果たします。
ただし、エージェントを指定する場合でも、正確な情報を提供するために、ユーザーが質問を明確にし、選択したエージェントに関連する詳細を提供することが重要です。エージェントとの良好なコミュニケーションにより、コアな情報にアクセスできる可能性が高まります。
複数のエージェントはどんなことに利用できる？！
エージェントを作成するプロンプトにより、「ターゲット企業を想定したインタビューbot 」を「ターゲット企業の主要関係者とのインタビューbot」に変えることができました。
召喚したエージェント同士でディスカッションさせることもできます。
すごいですね😍。
これは、対話の幅も、奥行きも、利用の幅も拡げることができそうです。
最後に、複数のエージェントをセットすることで効果が出るであろう使い方の例をChatGPTに挙げてもらいました。
複数のエージェントを活用することで、さまざまな情報や視点を組み合わせ、豊かな対話や洞察を得ることが可能です。以下に、複数のエージェントをセットすることで効果が出るであろう使い方の例をいくつか挙げてみましょう：
1．専門知識の結集:
エージェント A: テクニカルサポートエキスパート
エージェント B: カスタマーリレーションズ担当
エージェント C: 現場エンジニア
顧客からの技術的な問題に対して、テクニカルサポートエキスパートが解決策を提供し、カスタマーリレーションズ担当が顧客とコミュニケーションを取りながら、現場エンジニアが必要な場合に実地で対応する。これにより、素早い問題解決と顧客対応が可能となる。
2．戦略的な意思決定:
エージェント A: セールスマネージャー
エージェント B: プロジェクトマネージャー
エージェント C: テクニカルサポートエキスパート
製品ラインの拡大や新市場への展開の際に、セールスマネージャーが市場戦略を提案し、プロジェクトマネージャーが実施計画を策定。テクニカルサポートエキスパートは新製品に関する技術的なサポートを提供し、戦略的な意思決定をサポートする。
3．顧客フィードバックの収集:
エージェントA: カスタマーリレーションズ担当
エージェントB: テクニカルサポートエキスパート
エージェントC: プロジェクトマネージャー
カスタマーリレーションズ担当が顧客からのフィードバックを収集し、テクニカルサポートエキスパートが技術的な問題を特定。プロジェクトマネージャーは収集された情報をもとに製品改善プロジェクトを立ち上げ、顧客の要望に対応する。
4．製品ローンチイベント:
エージェントA: セールスマネージャー
エージェントB: カスタマーリレーションズ担当
エージェントC: プロジェクトマネージャー
エージェントD: 現場エンジニア
新製品のローンチイベントの際に、セールスマネージャーが戦略を立案し、カスタマーリレーションズ担当が顧客招待を調整。プロジェクトマネージャーがイベント全体の計画と進行を管理し、現場エンジニアが設置デモを実施。これにより、成功したローンチイベントを実現できる。
これらの例からわかるように、複数のエージェントを組み合わせて、さまざまなビジネスシナリオに対応し、タスクを分担・協力することが可能です。
5．小説や物語の執筆:
キャラクター対話:
複数のエージェントを異なるキャラクターに設定し、彼らの対話を模倣することができます。これにより、物語内のキャラクター同士の対話をリアルに描写するのに役立ちます。
プロットアイデアの生成:
物語のプロットを検討している場合、複数のエージェントに異なるプロットのアイデアを提案させ、新しいアイデアを生み出すのに役立てることができます。
キャラクターの背景設定:
キャラクターの背景や過去を詳細に設定する際、エージェントに質問させ、キャラクターの深化や物語の背後にある要素を開発するのに役立ちます。
物語の進行:
物語の進行に関するアドバイスを複数のエージェントから受け取ることで、ストーリーテリングを改善し、読者を引き込む方法を見つけるのに役立ちます。
対話形式のストーリー:
複数のエージェントを異なるキャラクターとして配置し、対話形式のストーリーを作成することができます。読者はキャラクター同士の対話を通じて物語を進めていくことができます。
これらの方法を使用することで、小説や物語の執筆プロセスを強化し、創造的なアイデアを獲得するのに役立ちます。また、複数のエージェントを使用することで、異なるキャラクターやプロットの視点を模倣することができ、ストーリーをより多彩に展開させることが可能です。
エージェントの作成はランダムなので、目的を意図した関係者のセットや属性の追加などは必要に応じてやったほうがいいでしょう。
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