Warp、Claude上で自己改善するエージェントを構築する方法
Warp builds self-improving agents on Claude
Warpは、AI搭載ターミナルおよびエージェント開発環境で、Claude Platform上に自己改善するエージェントを構築しました。コードレビューエージェントのフィードバックがセッション終了時に失われる問題を解決するため、Agent Skillsベースのフレームワークを開発。基本スキルと改善スキルの2つを組み合わせ、人間のフィードバックを基にスキルを自動更新します。この仕組みにより、エージェントは時間とともに性能を向上させ、Warpはオープンソースリポジトリ全体でこのパターンを運用しています。
「フィードバックがセッション終了時に消えてしまうことが、エージェントの改善を妨げる根本的な問題でした。ファイルベースのスキルは、プロンプトに直接知識を入れずにエージェントに知識をエンコードする方法です。」
HNでの議論
57- bwfan123
> エージェントは繰り返し発生するタスクを確実かつ効果的に処理する必要がある
この中核的な問題は未解決のままです。記事で提示されている解決策、つまりHuman In The Loopや「ルールではなく原則を書け」といったスキルマジックは、何の保証も提供しないため不十分です。エージェントを、信頼できる結果を生み出す必要がある決定的なワークフローに組み込むのは難しいと感じています。
- sandeepkd
最初はAnthropicの製品かと少し混乱しましたが、Warpはスタートアップのようですね。おそらくClaudeの利用でリベートを受け取り、ユーザーに機能を提供して、その機能に夢中にさせようとしているのでしょう。そしてAnthropicは、結局自社のLLMが使われているので、彼らのマーケティングをしているようなものです。エージェントについてはわかりませんが、この取り決めは間違いなく両社の価値を循環的に高めています。
- themgt
> もし、本当のAGIが、私たちがその過程で作ってきたSKILL.mdファイルだったとしたら？
- JLO64
Warpが何なのかはすでに知っています（私はGhosttyに乗り換えて、もう戻るつもりはありません）が、この記事の冒頭にある「The quick pitch」カードが、会社が実際に何をしているのかに触れていないのは奇妙に思います。創業者や成長率、会社の年数よりも、誰がそれを気にするのでしょうか？
- ziyadb
繰り返し発生するタスクを予測可能に処理するという問題は、結局、次トークン予測に基づくLLMの確率的な性質に帰着します。
私はAideという会社を設立しました。そこでの目標は、サポートチームが、不十分なやり取りを心配することなく、顧客向けエージェントを確実に展開できるように支援することでした。最初に解決すべき問題は、エージェントを決定的にし、ベースモデルに自然に存在するばらつきを排除することでした。
エージェントが常にブランドポリシーに従い、幻覚を排除し、データに基づいて行動するようにすることは、面白い課題でした。うまく機能するソリューションを考案できたことを誇りに思います。それは、コンプライアンスが厳しく規制の多い環境でも非常にうまく機能しています。