はじめに
マルチエージェントAIが流行ってきたので、流行りに乗って私も何かやってみようと思い立ちました。
環境
-
使用PC
ノートPC(Surface Go3 Laptop)
Windows11 -
使用ツール
Docker
Ollama
phi-3 mini(ローカル)
Dify
環境構築
以下のサイトを参考に環境を構築しました。
Difyをローカル環境で動かす方法！ローカルだからこそのメリットや使い方を徹底解説
Take1
まずは試しにphi-3miniを3つ使って、以下のようなワークフローを作ってみました。
3つのAIのそれぞれの役割は以下のとおりです。
- 戸建て住宅派AI：戸建て住宅のメリットを述べるAI
- 賃貸住宅派AI：賃貸住宅のメリットを述べるAI
- 判断AI：戸建て住宅派AIと賃貸住宅派AIの回答からどちらにするか判断するAI
それぞれに与えた指示を細かく見ていきましょう。
戸建て住宅派AI
システムプロンプト
あなたは家を買うことを推奨する派の人です。
以下のインプットに対して、家を買うことのメリットを述べながら答えてください。
賃貸住宅派AI
システムプロンプト
あなたは家を賃貸住宅に住み続けることを推奨する派の人です。
以下のインプットに対して、賃貸住宅に住み続けることのメリットを
述べながら答えてください。
判断AI
システムプロンプト
あなたは戸建て住宅を買うか、賃貸住宅に住み続けるかを判断する人です。
以下のインプット1、インプット2を基に、戸建て住宅を買うか、
賃貸に住み続けるかを判断してください。
今回は異なる意見を持った2つのAIと、それぞれの意見を聞いた上で判断するAIという2層としました。
結果
入力
私は今賃貸住宅に住んでいます。最近戸建て住宅を買おうか迷っているので意見をください。
戸建て住宅派AIの意見
もしあなたが今賃貸住宅に住んでいますが、それと比べ家を買うことは大きなメリットを提供します。
まず、家族や友人が集まる場所を確実に提供することができます。
次いで、自宅のプライドを高めることで、社会的な地位を象徴していることができます。
また、長期的に見れば、費やす出張の願望も実現しやすくなりますね。
賃貸住宅派AIの意見
私は現在賃貸住宅に住んでおり、それが良い選択だと思います。賃貸住宅に住むメリットとしては、安全性の面があります。
例えば、従業員や運転手など、屋内での疲れた人々は、通常の家を探しにくい状況下でも安心して居住できることがメリットです。
また、隣接する住宅との間に不都合が生じない可能性があり、予算管理も楽に行うことができます。
さらに、家を賃貸している場合、継続的な保守作業や修復工事が必要なのではなくなり、住む人々の心理的ストレスも軽減されます。
判断AI
\n- ホテル：インプット1にあるメリットを考えると、家を買うことで家族や友人が集まりやすくなる点、家のプライドを高めること、長期的に見れば出張の願望が実現しやすい点はあるものの、具体的なメリットと欠如点には注意が必要です。
家の費用や維持管理、予算の制限など、抑棂的に判断する必要があります。
\n\n- 賃貸：インプット2にあるメリットを考えると、安全性の面や予算管理へのメリットは明らかです。隣接する住宅による不都合が生じない点も、屋内居住者が安心して住むことを可能にするメリットです。
また、継維作業や修理工事の費用が発生せず、ホームメイクなどのストレスも減少します。
\n\n\nこれらのポジティブ・ネガティブな要素を総合的に分析した上で、余裕がある人として、家を買うことを選択するか、それとも現在の賃貸状に過ごし続けるべきかについては、個人的なライフスタッティング戦略や長期的な投資思考を試みることが重要です。
例えば家を買う場合には、信用性の高い供給源からの融資や契約を結ぶことで費用の安定化が可能ですが、賃貸では家を所有しないために低コストで生活を送ることができます。また、予算管理が重要な個人であれば、賃貸状の維持が一定期間できらいでしょ0う、安全性面についてはホテルの選択を視野に入れた場合も妥当なかったです。
結論
ローカルLLMを動作させる環境がノートPCの都合上phi-3miniを使いましたが、全体的にLLMの回答が不自然ですね。日本語がうまく生成できていない、何となく日本ではなくアメリカの文化に基づいた回答な感じもします。
今後、もう少し軽量で精度の高いLLMが出てくることを期待して、マルチエージェントAIの勉強を続けようと思います。
ローカルLLMでのマルチエージェントAI動作に関する気づき@ノートPC
今回私が使用したのがノートPCだったためか、実行するたびにOllamaのphi-3を停止、再起動しないと途中でタイムアウトするという事象が発生しました。
私の環境特有の問題かもしれませんが、同様にローカルLLMを使ってマルチエージェントAIを作る方は気を付けてください。