Fugu-MT 論文翻訳(概要): Rapid Mobile App Development for Generative AI Agents on MIT App Inventor

論文の概要: Rapid Mobile App Development for Generative AI Agents on MIT App Inventor

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01561v1
Date: Mon, 1 Apr 2024 02:35:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-01 11:09:59.119502
Title: Rapid Mobile App Development for Generative AI Agents on MIT App Inventor
Title（参考訳）: MIT App Inventor上の生成AIエージェントのための高速モバイルアプリ開発
Authors: Jaida Gao, Calab Su, Etai Miller, Kevin Lu, Yu Meng,
Abstract要約: 我々は,MIT App Inventorが提供する開発プラットフォームを用いたAIエージェントアプリケーションの迅速な開発手法を提案する。持続可能なコミュニティを育むためのSynchroNet、プロクラステネーションに取り組むためのProductiviTeams、コミュニティの安全性を高めるためのiHELPである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.091916451641021
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The evolution of Artificial Intelligence (AI) stands as a pivotal force shaping our society, finding applications across diverse domains such as education, sustainability, and safety. Leveraging AI within mobile applications makes it easily accessible to the public, catalyzing its transformative potential. In this paper, we present a methodology for the rapid development of AI agent applications using the development platform provided by MIT App Inventor. To demonstrate its efficacy, we share the development journey of three distinct mobile applications: SynchroNet for fostering sustainable communities; ProductiviTeams for addressing procrastination; and iHELP for enhancing community safety. All three applications seamlessly integrate a spectrum of generative AI features, leveraging OpenAI APIs. Furthermore, we offer insights gleaned from overcoming challenges in integrating diverse tools and AI functionalities, aiming to inspire young developers to join our efforts in building practical AI agent applications.
Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の進化は、教育、持続可能性、安全といった様々な分野にまたがる応用を見つけ、社会を形作る重要な力である。モバイルアプリケーションでAIを活用することで、そのトランスフォーメーションポテンシャルを触媒として、公開が容易になる。本稿では,MIT App Inventorが提供する開発プラットフォームを用いたAIエージェントアプリケーションの迅速な開発手法を提案する。その有効性を示すために、持続可能なコミュニティを育成するためのSynchroNet、プロクラシネーションに取り組むためのProductiviTeams、コミュニティの安全性を高めるためのiHELPの3つの異なるモバイルアプリケーションの開発過程を共有します。 3つのアプリケーションはいずれも、OpenAI APIを活用して、さまざまな生成AI機能をシームレスに統合する。さらに、さまざまなツールやAI機能を統合する上での課題の克服から得られた洞察も提供します。

関連論文リスト

Improving Performance of Commercially Available AI Products in a Multi-Agent Configuration [11.626057561212694]
クラウドボティックス PRD AIは、AIを使用してソフトウェア要件を生成するツールである。 GitHub Copilotは、AIペアプログラミングツールである。 PRD AIからビジネス要件を共有することで、GitHub Copilotのコード提案能力を13.8%改善し、開発者のタスク成功率を24.5%改善します。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-29T15:28:19Z)
OpenHands: An Open Platform for AI Software Developers as Generalist Agents [109.8507367518992]
私たちは、人間の開発者と同じような方法で世界と対話するAIエージェントを開発するためのプラットフォームであるOpenHandsを紹介します。プラットフォームが新しいエージェントの実装を可能にし、コード実行のためのサンドボックス環境との安全なインタラクション、評価ベンチマークの導入について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-23T17:50:43Z)
Internet of Agents: Weaving a Web of Heterogeneous Agents for Collaborative Intelligence [79.5316642687565]
既存のマルチエージェントフレームワークは、多種多様なサードパーティエージェントの統合に苦慮することが多い。我々はこれらの制限に対処する新しいフレームワークであるInternet of Agents (IoA)を提案する。 IoAはエージェント統合プロトコル、インスタントメッセージのようなアーキテクチャ設計、エージェントのチーム化と会話フロー制御のための動的メカニズムを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-09T17:33:24Z)
AI2Apps: A Visual IDE for Building LLM-based AI Agent Applications [23.3982451133068]
私たちは、開発者がデプロイ可能なAIエージェントアプリケーションを構築するのを加速するフルサイクル機能を備えたビジュアル統合開発環境(Visual IDE)であるAI2Appsを紹介します。一方、AI2Appsは、プロトタイピングキャンバスやAI支援コードエディタ、エージェントデバッガ、管理システム、デプロイメントツールなど、包括的な開発ツールキットをWebベースのグラフィカルユーザインターフェースに統合する。一方、AI2Appsは再利用可能なフロントエンドとバックエンドのコードを直感的なドラッグアンドドロップコンポーネントとして視覚化する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-07T10:02:09Z)
Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:09:56Z)
Exploring the intersection of Generative AI and Software Development [0.0]
生成AIとソフトウェアエンジニアリングの相乗効果は、変革的なフロンティアとして現れます。このホワイトペーパーは、探索されていない領域に展開し、生成的AI技術がソフトウェア開発にどのように革命をもたらすかを解明する。これはステークホルダーのためのガイドとして機能し、ソフトウェア工学における生成AIの適用に関する議論と実験を促している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-21T19:23:23Z)
From Generative AI to Generative Internet of Things: Fundamentals, Framework, and Outlooks [82.964958051535]
生成人工知能(GAI)は、現実的なデータを生成し、高度な意思決定を促進する能力を持っている。 GAIを現代のモノのインターネット(IoT)に統合することによって、ジェネレーティブ・インターネット・オブ・モノ(GIoT)が登場し、社会の様々な側面に革命をもたらす大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-27T02:58:11Z)
The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey [91.71061158000953]
大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AGI)の潜在的な火花と見なされるまず、エージェントの概念を哲学的起源からAI開発まで追跡し、LLMがエージェントに適した基盤である理由を説明します。単一エージェントシナリオ,マルチエージェントシナリオ,ヒューマンエージェント協調の3つの側面において,LLMベースのエージェントの広範な応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-14T17:12:03Z)
Towards Real Smart Apps: Investigating Human-AI Interactions in Smartphone On-Device AI Apps [17.630597106970466]
優れたインタラクション設計は、AI機能を使いやすく、理解しやすいものにするために重要です。既存のガイドラインやツールは、AI機能やモバイルアプリをカバーしていない。モバイルアプリにおけるユーザとAIのインタラクションを調査するための,最初の実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-03T05:04:34Z)
An Empirical Study of AI Techniques in Mobile Applications [10.43634556488264]
私たちは、AIアプリケーションに関する最も広範な実証的研究を行い、デバイス上でのMLアプリ、デバイス上でのDLアプリ、そしてAIサービスをサポートする(クラウドベースの)アプリを調査しました。私たちの研究は、AIアプリ開発者、ユーザ、AI R&Dに強く影響しています。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-03T15:31:34Z)
Empowering Things with Intelligence: A Survey of the Progress, Challenges, and Opportunities in Artificial Intelligence of Things [98.10037444792444]
AIがIoTをより速く、より賢く、よりグリーンで、より安全にするための力を与える方法を示します。まず、認識、学習、推論、行動の4つの視点から、IoTのためのAI研究の進歩を示す。最後に、私たちの世界を深く再形成する可能性が高いAIoTの有望な応用をいくつかまとめる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-17T13:14:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。