論文の概要: Flow State: Humans Enabling AI Systems to Program Themselves

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03771v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 05:25:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:11:59.822188
• Title: Flow State: Humans Enabling AI Systems to Program Themselves
• Title（参考訳）: フローステート:AIシステムをプログラムする人間たち
• Authors: Helena Zhang, Jakobi Haskell, Yosef Frost,
• Abstract要約: 我々は,Human-AI共同設計を中心としたプラットフォームであるPocketflowを紹介した。 PocketflowはPythonフレームワークであり、意図的に最小限だが相乗的なコア抽象化セットの上に構築されている。 非常に小さなコードしか持たない堅牢でベンダに依存しない基盤を提供し、明らかにオーバーヘッドを減らします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24578723416255752
• License:
• Abstract: Compound AI systems, orchestrating multiple AI components and external APIs, are increasingly vital but face challenges in managing complexity, handling ambiguity, and enabling effective development workflows. Existing frameworks often introduce significant overhead, implicit complexity, or restrictive abstractions, hindering maintainability and iterative refinement, especially in Human-AI collaborative settings. We argue that overcoming these hurdles requires a foundational architecture prioritizing structural clarity and explicit control. To this end, we introduce Pocketflow, a platform centered on Human-AI co-design, enabled by Pocketflow. Pocketflow is a Python framework built upon a deliberately minimal yet synergistic set of core abstractions: modular Nodes with a strict lifecycle, declarative Flow orchestration, native hierarchical nesting (Flow-as-Node), and explicit action-based conditional logic. This unique combination provides a robust, vendor-agnostic foundation with very little code that demonstrably reduces overhead while offering the expressiveness needed for complex patterns like agentic workflows and RAG. Complemented by Pocket AI, an assistant leveraging this structure for system design, Pocketflow provides an effective environment for iteratively prototyping, refining, and deploying the adaptable, scalable AI systems demanded by modern enterprises.
• Abstract（参考訳）: 複数のAIコンポーネントと外部APIを編成する複合AIシステムはますます重要になっているが、複雑性の管理、あいまいさの扱い、効果的な開発ワークフローの実現といった課題に直面している。 既存のフレームワークは、特にHuman-AIの協調的な設定において、大きなオーバーヘッド、暗黙の複雑さ、制限的な抽象化を導入し、保守性や反復的な改善を妨げることが多い。 これらのハードルを克服するには、構造的明確さと明示的な制御を優先する基礎的なアーキテクチャが必要である、と私たちは主張する。 この目的のために、Pocketflowによって実現されたHuman-AI共同設計を中心としたプラットフォームであるPocketflowを紹介します。 Pocketflowは,厳格なライフサイクルを持つモジュール型Node,宣言型フローオーケストレーション,ネイティブ階層ネスト(Flow-as-Node),明示的なアクションベースの条件付きロジックといった,最小限でシナジスティックなコア抽象化上に構築されたPythonフレームワークである。 このユニークな組み合わせは、非常に少ないコードで堅牢でベンダーに依存しない基盤を提供し、明らかにオーバーヘッドを減らし、エージェントワークフローやRAGのような複雑なパターンに必要な表現力を提供します。 システム設計にこの構造を活用するアシスタントであるPocket AIによって補完されたPocketflowは、現代企業が要求する適応可能でスケーラブルなAIシステムを反復的にプロトタイピング、精錬、デプロイするための効果的な環境を提供する。

関連論文リスト

• Autonomous Deep Agent [0.7489814067742621]
  Deep Agentは、複雑なマルチフェーズタスクを管理するために設計された高度な自律AIシステムである。 システムの基盤は階層型タスクDAGフレームワーク上に構築されています。 Deep Agentは、自己管理型AIシステムにおいて、新しいパラダイムを確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T21:46:54Z)
• Asynchronous Tool Usage for Real-Time Agents [61.3041983544042]
  並列処理とリアルタイムツール利用が可能な非同期AIエージェントを導入する。 私たちの重要な貢献は、エージェントの実行とプロンプトのためのイベント駆動有限状態マシンアーキテクチャです。 この研究は、流体とマルチタスクの相互作用が可能なAIエージェントを作成するための概念的なフレームワークと実践的なツールの両方を提示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T23:57:19Z)
• Benchmarking Agentic Workflow Generation [80.74757493266057]
  複数面シナリオと複雑なグラフワークフロー構造を備えた統合ワークフロー生成ベンチマークであるWorfBenchを紹介する。 また,サブシーケンスとサブグラフマッチングアルゴリズムを利用したシステム評価プロトコルWorfEvalを提案する。 我々は、生成されたタスクが下流のタスクを強化し、推論中により少ない時間で優れたパフォーマンスを達成することを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T12:41:19Z)
• MOSS: Enabling Code-Driven Evolution and Context Management for AI Agents [7.4159044558995335]
  動的コンテキスト管理システムとコード生成を統合する新しいフレームワークであるMOSS(llM-oriented Operating System Simulation)を紹介する。 フレームワークの中核は、最小限の知識原則を強制するために、インバージョン・オブ・コントロールコンテナとデコレータを併用する。 我々は,このフレームワークがエージェント開発における効率性と能力をいかに向上させるかを示し,チューリング完全エージェントへの移行におけるその優位性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T14:30:21Z)
• Efficient Orchestrated AI Workflows Execution on Scale-out Spatial Architecture [17.516934379812994]
  さまざまなタスクをロジック駆動型決定と統合し、動的で洗練されたAIを提供する。 我々は,オーケストレーションされた空間グラフを用いて,オーケストレーションされたAIの本質的なデュアルダイナミクスを効果的に表現できることを見出した。 我々の評価は、オーケストレーションAIの動的な要求に対処する上で、従来のアーキテクチャよりも大幅に優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-21T14:09:31Z)
• Entropy-Regularized Token-Level Policy Optimization for Language Agent Reinforcement [67.1393112206885]
  大規模言語モデル(LLM)は、対話的な意思決定タスクにおいてインテリジェントなエージェントとして期待されている。 本稿では,トークンレベルでのLLMの最適化に適したエントロピー拡張RL法である,エントロピー正規化トークンレベル最適化(ETPO)を導入する。 我々は,データサイエンスコード生成を多段階対話型タスクのシリーズとしてモデル化したシミュレーション環境におけるETPOの有効性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-09T07:45:26Z)
• Flows: Building Blocks of Reasoning and Collaborating AI [24.57836563784203]
  フローは、独立した状態を持つ、自己完結型の計算ブロックである。 GPT-4でさえも困難な課題である、競争力のあるコーディングにおけるFlowsの可能性を示す。 本稿では,高速かつ厳密な研究を支援するために,フローを具現化したaiFlowsライブラリを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-02T17:14:22Z)
• Complexity-Driven CNN Compression for Resource-constrained Edge AI [1.6114012813668934]
  本稿では,CNNの層レベルでの複雑さを生かして,新しい,計算効率の高いプルーニングパイプラインを提案する。 パラメータ認識(PA)、FLOP認識(FA)、メモリ認識(MA)の3つのモードを定義し、CNNの汎用圧縮を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-26T16:01:23Z)
• Mind Your Solver! On Adversarial Attack and Defense for Combinatorial Optimization [111.78035414744045]
  我々は,最適解法に対する敵攻撃と防御のメカニズムの開発を主導する。 本稿では, グラフ構造を改良し, 解法の堅牢性を高めるための, 単純かつ効果的な防衛戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-28T15:10:15Z)
• Automated Search for Resource-Efficient Branched Multi-Task Networks [81.48051635183916]
  我々は,多タスクニューラルネットワークにおける分岐構造を自動的に定義する,微分可能なニューラルネットワーク探索に根ざした原理的アプローチを提案する。 本手法は,限られた資源予算内で高い性能の分岐構造を見いだすことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-24T09:49:19Z)
• Towards an Interface Description Template for AI-enabled Systems [77.34726150561087]
  再利用(Reuse)は、システムアーキテクチャを既存のコンポーネントでインスタンス化しようとする、一般的なシステムアーキテクチャのアプローチである。 現在、コンポーネントが当初目的としていたものと異なるシステムで運用する可搬性を評価するために必要な情報の選択をガイドするフレームワークは存在しない。 我々は、AI対応コンポーネントの主情報をキャプチャするインターフェイス記述テンプレートの確立に向けて、現在進行中の作業について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-13T20:30:26Z)

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。