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AIニュース LLManager：記憶能力を備えた審査自動化AIツール
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LLManager：記憶能力を備えた審査自動化AIツール
LLManagerとは？
LLManagerは、LangGraphベースのインテリジェントな承認ツールであり、さまざまな承認リクエストの管理に使用されます。動的なプロンプト生成とリフレクション（振り返り）メカニズムによって過去の意思決定を学習し、将来の承認結果を最適化します。ユーザーは承認および拒否の基準をカスタマイズでき、複数のモデルに対応しています。企業の承認、コンテンツ審査、カスタマーサービスなどのシナリオ、例えば人事承認やテキストコンテンツ審査などに適しており、リフレクションと学習を通じて自身の意思決定能力を継続的に改善することもできます。
LLManagerの機能と特徴
承認フロー管理：LLManagerはLangGraphベースのワークフローであり、承認リクエストの管理専用に設計されています。動的なプロンプトの組み合わせとリフレクション（振り返り）メカニズムによってさまざまな承認リクエストを処理し、時間の経過とともに学習・改善することができます。
カスタム設定：ユーザーは approvalCriteria（承認基準）と rejectionCriteria（拒否基準）を設定することで承認フローをカスタマイズできます。また、使用するモデル（modelId）を指定することも可能で、デフォルトは anthropic/claude-3-7-sonnet-latest です。
学習と改善：LLManagerはリフレクション（振り返り）メカニズムによって過去の承認意思決定を学習し、将来の承認結果を改善するための新しいプロンプトを生成します。
動的なプロンプト生成：承認プロセスにおいて、LLManagerは過去のデータとセマンティック検索の結果に基づいてプロンプトを動的に生成し、モデルが現在のリクエストをより深く理解できるよう支援します。
LLManagerの動作原理
リクエストを受信した後、まず推論サブグラフが承認するかどうかの「推論レポート」を生成し、過去の事例と振り返りから抽出した動的コンテキストと組み合わせます。次に、推論レポートとコンテキストに基づいて最終結論を生成します。その後、人間のレビュー段階に入り、人間がリクエストを受け入れるか、修正するか、拒否するかを決定します。人間が結論や説明を修正した場合、システムはリフレクション（振り返り）サブグラフに入り、新しい振り返りを生成して保存し、将来の承認意思決定の最適化に使用します。
LLManagerの応用シナリオ
企業承認フロー：LLManagerは企業内部のさまざまな承認フロー、例えば経費精算、休暇申請、プロジェクト承認などに使用でき、自動化と智能化によって承認効率を向上させます。
コンテンツ審査：コンテンツ公開プラットフォームにおいて、LLManagerはユーザー生成コンテンツを審査し、プラットフォームのルールに適合していることを確認するために使用できます。
カスタマーサービス：カスタマーサービスのシナリオにおいて、LLManagerは顧客リクエストの処理、リクエストがサービス基準に適合しているかの自動判断、および対応する処理提案の生成に使用できます。
LLManagerの使用方法
1. 環境設定：
LLManagerリポジトリをクローンします：
git clone https://github.com/langchain-ai/llmanager.git
依存関係のインストール：
cd llmanager yarn install
.envファイルを設定し、必要なAPIキーなどの情報を記入します。
2. 開発サーバーの起動：
開発サーバーを起動します：
yarn start
これによりメモリ内のLangGraphサーバーが起動され、通常は http://localhost:2024 で動作します。
3. 評価の実行：
エンドツーエンドの評価を実行します：
yarn test:single evals/e2e.int.test.ts
評価プロセス中に生成されたアシスタントUUIDを記録し、後続の操作のために使用します。
4. Agent Inboxの使用：
dev.agentinbox.ai にアクセスし、新しい受信トレイを追加します。
アシスタントUUID、デプロイURL（例：http://localhost:2024）、カスタム名を入力します。
Agent Inboxを通じて承認リクエストの表示と処理を行います。
githubリポジトリ：https://github.com/langchain-ai/llmanager
