Quenエージェントは、Quen 2大規模言語モデルの上に構築された新しい高度なAIエージェントフレームワークです。機能呼び出し、コードインタープリター、リトリーバ拡張生成(RAG)、Chromeエクステンションなどの強力な機能を統合しています。

このフレームワークは、他のマルチエージェントシステムを凌駕する高度なAIエージェントの作成を目的としています。Quenエージェントの主な特徴の1つは、大きなコンテキストサイズを扱う能力です。このフレームワークは、最大100万トークンの文書を理解することができ、RAGやネイティブの長文コンテキストモデルを凌駕する性能を発揮しています。

Quenエージェントは、大規模言語モデルを8Kコンテキストサイズから100万トークンコンテキストに一般化するために、4つのステップアプローチを使用しています:

1. 初期モデル: フレームワークは、弱い8Kコンテキストチャットモデルから始まります。
2. エージェント開発: モデルを使用して、100万トークンコンテキストを処理できる比較的強力なエージェントを構築します。
3. データ合成: エージェントを使用して、品質を保証する自動フィルタリングを備えた高品質のファインチューニングデータを合成します。
4. モデル微調整: 合成データを使用して事前学習済みモデルを微調整し、強力な100万トークンチャットボットを作成します。

Quenエージェントの機能は、3つの複雑さレベルに整理されています:

1. リトリーバ拡張生成(RAG): これは単純なアプローチで、100万トークンのコンテキストを処理し、短いチャンクに分割して、8Kコンテキスト内で最も関連性の高いものを保持します。
2. チャンク単位の読み取り: このブルートフォース戦略は、各512トークンのチャンクの関連性をチェックし、最も関連性の高いチャンクを取得し、最終的な回答を生成します。
3. ステップバイステップの推論: このアプローチは、複数のホップの推論とツール呼び出しエージェントを使用して、複数のステップにわたる理解が必要な複雑な質問に答えます。

Quenエージェントの優れた性能と長文コンテキストタスクを処理する能力は、強力なオープンソースのAIエージェントフレームワークを作り出しています。開発者は、PiウェブサイトからQuenエージェントフレームワークをインストールし、利用可能なチュートリアルに従って独自のエージェントを展開し、Quen 2大規模言語モデルを活用することができます。