コグニティブツールとコグニティブデザイン + ACP連携のどっちが良いんだろう？

ハロー

AIソリューション事業部の花島です。

社内で共有された記事(「あなたはプロの〇〇です」をもうやめたい、「メタプロンプト」から「コグニティブデザイン」へ)があり、じぇじぇじぇと思いました。。。

プロンプトで「あなたはプロの〇〇です」はよくまず初めに使っていました。

コグニティブデザインを初めて知りました。とても分かりやすい記事でした。

コグニティブデザインを調べていたら、コグニティブツールを見つけました。

これはコグニティブデザインよりも凄いと。なんやて！？という感じです。

【論文噛み砕き】LLMは「道具」で賢くなる？プロンプトの新常識「Cognitive Tools」思考法

この記事も凄い分かりやすいです!!

ただ、Cognitive Toolsは単体のLLMを向上させる手法かなと思いました。

Cognitive ToolsはLLMが必要な時に思考の道具を自律的に使い、

モジュールとして独立しされた思考の道具を選択し、賢くさせるという手法です。

なるほど・・・と思いました。

ただ、LLM自身が得意、不得意があること。

思考の道具で必要な問題理解は観点で解釈が異なることを考えると、

単体のLLMではなく、複数のLLM(エージェント)に任せて対応すれば良いのではないかと思いました。

そしたら、Agent Communication Protocolというのを知りました。

ACPの利点は以下が記載されています。

マルチエージェントコラボレーション：専門分野のエージェントが連携したチームとして連携する高度なシステムを構築します。コンテンツ作成ワークフローでは、トピックリサーチエージェントによる情報収集、ライティングエージェントによる原稿作成、SEO最適化エージェントによる検索パフォーマンス向上といった作業が想定されます。各エージェントはそれぞれの専門分野で優れた能力を発揮しながら、標準化された引き継ぎを通してシームレスに連携します。

僕はどちらかというと複数のLLM、エージェントを使い対応した方が良い気がします。(それを判断する際にCognitive Toolsは有効になるかもしれませんが。)

一人のスーパーマンよりも複数の人が集まって解決するイメージです。

LLMはどうしても不確実性があります。

一人だとどこで間違いが発生したか追いづらいのとこっちを直したら、他に影響が出たが出やすくなると思います。

これらを回避するためにも役割は細かく分けて、コンテキストを共通に持たせて、対応が良いと思いました。

こういうのもプロンプトエンジニアリングからコンテキストエンジニアリングということなのかもしれません。

あと、社内のAI時代の申し子がCursor + Claude Code + ChatGPTを使っていて、

Claude Codeで仕様設計をしている時に他のAIにも聞きたいから質問文作って!!みたいなことをしていて、

ChatGPTに投げて、さらにClaude Codeで設計をしていて、他のLLMも使いながら、おしゃれな仕様を作ったのにびっくりしたせいかもしれません。

1つに固執することはないなと。

お互いが知るべき情報(コンテキスト)を提供すれば、より良い結果が出るという一例な気がします。

僕はClaude Codeを使う時は基本Claude Codeだったので。

もちろん、ChatGPT、(Perplexity等)に聞くことはありますが、連続した会話の中では使えてなかった。。。勉強になりました。

あ、コグニティブツール(単体LLMの強化)とコグニティブデザイン + ACP連携(複数エージェント連携)に関しては

結局、個の力とチーム力の両方は必要なので、両方か。。。
(サッカーでよく言われるやつですね。)

個とチームとで観点がごっちゃになっちゃいましたが、色々知れたので、共有します。

最後にLLMの不確実性のハルシネーションはChatGPTでも無くすのは難しいと言ってます。
言語モデルでハルシネーションがおきる理由

当社の新しい調査報告⁠（新しいウィンドウで開く）では、言語モデルでハルシネーションがおきる理由は、標準的な学習と評価の手順により、不確実性を認めるよりも、当て推量のほうに報酬が出るためだと論じています。

論文の採点で例えると分かりやすい気がします。〜について教えてくださいのテーマに対して、分かりません!!と回答するよりももっともらしい回答をして部分点を狙いにくようなもの。

引用記事

とても分かりやすい記事でした。ありがとうございます。

バーイ

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