最近、LangChainがNVIDIA AIで調査レポートを自動生成するAgentをリリースし、NVIDIA NIM上で公開したというブログをLangchainのホームページで見ました。
NVIDIA AI/NIM は以前から名前だけは聞いたことがあったのですが、実際に触ったことはなかったので、今回このAgentをきっかけに少し試してみました。

NVIDIA NIM は、NVIDIA 独自のAgent Storeのようなもので、Low Code や No Code でもAgentを作成できます。しかも、多くのオープンソースモデルが揃っており、UI もシンプルで直感的に使えるため、かなり便利だと感じました。

1. 調査レポート作成Agentのワークフロー

このAgentのワークフローは下記図の通りですが、ざっくり説明すると、まず最初にはPlanning Agent（LangGraph を使って実装）が全体のプランを組み立て、次に調査Agent（NVIDIA NIM 上で定義）を呼び出して必要な情報を収集します。調査には Tavily API を利用して検索を行い、その結果をもとにレポート生成Agent（こちらも NIM 上で定義）を用いて最終的なレポートを作成し、ユーザに返すという仕組みです。

2. Sakana AI の AI Scientist との比較

このレポート生成機能はビジネス向けの調査レポートだけでなく、学術的なレポートにも対応できるとされています。ここで「学術レポート」と聞いて思い浮かんだのが、sakanai AIのAI Scientistです。ワークフローとしてはかなり似ており、「AI Scientist の簡易版」といった印象を受けました。（⇩はAI Scientistのワークフロー）

一方、Sakanai AI の AI Scientist については、こちらの論文（https://arxiv.org/pdf/2408.06292）
で詳しく説明されています。AI Scientist はプランニング用のAgentに加え、LLM を使って実験用コードを生成し、そのコードを実行して得られた実験結果をまとめ、LaTeX 形式の論文として執筆するなど、より高度なプロセスを実現しています。それに比べると、今回のAgentはあくまで「調査」に特化しており、実行までは踏み込まない分、汎用的なレポート作成を手軽に行える印象です。

ちなみに、NVIDIA NIM 上で作成したAgentは、ワンクリックでデプロイも可能です。また、料金も「1 時間いくら」という形で可視化されているので、コスト感覚をつかみやすく使い勝手が良さそうです。

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