概要
次なるフロンティアを築く：自己改善型エージェント
Weights & Biases AIエージェント・ワークショップは、トップクラスのAIエンジニアと共に、エージェント構築とモデルトレーニングに取り組む絶好の機会です。Weights & Biasesのツールを使用してエージェントが自己改善を行う、次世代のAI開発へと皆様を導きます。
まず、強化学習（RL）を用いて、エージェントタスクにおけるLLMの信頼性を向上させる方法を学びます。次に、このモデルを中心に継続的な学習を行うためのエージェント・ハーネスを構築します。ワークショップが終わる頃には、エージェントの自己改善ワークフローを明確に理解し、ご自身のユースケースに適用できるようになります。
Imagination Unlockは、シアトル、ニューヨーク、ロンドンなどの特定の都市で開催されるアドオン・ハッカソン・イベントです。以下の都市別イベントをご覧ください。
内容
について
構築
実世界のプロダクションタスク向けに、オープンソースLLMエージェントを構築し評価します
適用
サーバーレス強化学習を適用し、エージェントのパフォーマンスと信頼性を継続的に向上させます
設計
構造化されたタスクと評価パイプラインを設計し、ドリフトを抑え効率を向上させます
アーキテクト
ツール、MCP、反復的なワークフローを備えた、プロダクション対応のエージェントを設計します
対象者
AI研究者
アルゴリズム、ニューラルネットワーク・アーキテクチャー、統計モデルの進化を専門とし、データから学習するシステムを実現する方
AIエンジニア
AIシステムの構築、デプロイ、保守を行い、実世界のビジネス課題を解決するソフトウェアの専門家
AI実務家
AI/MLの概念を実世界のビジネスシナリオに適用し、技術チームとビジネス戦略の橋渡しをすることに注力している専門家
セッション 1
ART-E-Mini
強化学習によるオープンソースモデルの特化
このセッションでは、強化学習を用いて、エンドユーザーとやり取りしながらAIエージェントを継続的に改善する方法を学びます。オープンソースモデルを使用して実際のメールを検索するエージェントを構築し、そのパフォーマンスを確認した上で、強力なCoreWeave GPU上のサーバーレス強化学習で改善を図ります。また、モデルのドリフトを防ぐためのタスク定義方法や、Weights & Biasesツールを使用して極めてコスト効率の高いエージェントを実現する方法についても解説します。
セッション 2
頭脳から
身体へ
特化型エージェントの強化
このセッションでは、強化学習を用いて、エンドユーザーとやり取りしながらAIエージェントを継続的に改善する方法を学びます。オープンソースモデルを使用して実際のメールを検索するエージェントを構築し、そのパフォーマンスを確認した上で、強力なCoreWeave GPU上のサーバーレス強化学習で改善を図ります。また、モデルのドリフトを防ぐためのタスク定義方法や、Weights & Biasesツールを使用して極めてコスト効率の高いエージェントを実現する方法についても解説します。
