株式会社LayerX / Ai Workforce R&D チーム サマーインターン
動的手法によるAI Agent自動生成
## 関連研究 - AdaptFlow: Adaptive Workflow Optimization via Meta-Learning - AFlow: Automating Agentic Workflow Generation - Multi-agent Architecture Search via Agentic Supernet ## 手法 関連研究を参考に、木探索ベースでAI Agentを自動生成する手法を検証する。 ベースラインとして、QAデータセットに対してLLM単体で評価を作り、AI Agent自動生成ではその評価を越えることを目指す。 研究の過程で、数量形式QAタスクでは自動生成されたAI Agentの精度が上がらないことを発見した。その原因を分析するため、仮説検証としてLLM-as-a-Judgeの品質評価やサンプル数のチューニング、QA種別分類等を行い、課題の根本原因を分析した。 合計5点の根本原因分析と仮説検証を行い、結果としてベースラインと比較して+3.5~+25.0ポイントの改善に成功。