ジェネラティブエージェンツの大嶋です。
「AIエージェントキャッチアップ #55 – Agent Lightning」という勉強会を開催しました。
generative-agents.connpass.com
アーカイブ動画はこちらです。
Agent Lightning
今回は、AIエージェントを育成する「Agent Lightning」をキャッチアップしました。
Agent LightningのGitHubリポジトリはこちらです。
今回のポイント
Agent Lightningとは
Agent Lightningは、マイクロソフトが開発したオープンソースのAIエージェント最適化フレームワークです。
「Build with ANY agent framework」つまり「任意のエージェントフレームワークで作成されたエージェントを最適化できる」というコンセプトで作られています。
2025年6月にプロジェクトのページが公開され、同年8月に論文が発表されています。
エージェント最適化の仕組み
Agent Lightningでは、エージェントの最適化のために「APO」と「VERL」という2つのアルゴリズムが実装されています。
APO
「APO」は、「Automatic Prompt Optimization」の略で、その名の通りプロンプトを自動で最適化するアルゴリズムです。
APOは、以下のステップを繰り返します。
- プロンプトテンプレートとデータセット（タスクリスト）をもとにエージェントを動かす
- エージェントの動作の一連の動作と報酬を分析して、より良いプロンプトテンプレートを生成する
その他のアルゴリズム
Agent Lightningでは、APO以外にも、VERLという強化学習のアルゴリズムも実装されています。
また、エージェントの最適化アルゴリズムを自身で実装することもできます。
Agent Lightningのexampleを動かしてみた
Agent Lightningのexampleを動かしてみました。
コードを配置して実行すると、APOのアルゴリズムが動作します。
実行が完了すると、トレースがファイル出力されます。
プロンプトはPOMLという形式で保存されるようです。
最適化の様子を可視化したりする方法までは分かりませんでしたが、Agent Lightningを動かすことはできました。
次回のご案内
以上、今回は「Agent Lightning」をキャッチアップしました。
次回は「AIエージェントキャッチアップ #56 – LangWatch」ということで、プロンプト最適化機能も持つLLM Opsプラットフォーム「LangWatch」がテーマです！
generative-agents.connpass.com
ご興味・お時間ある方はぜひご参加ください！
また、その次の回以降のテーマも募集しているので、気になるエージェントのOSSなどあれば教えてください！
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