AnthropicFable5が「自己改善」エージェントシステムを発表、検証カバレッジは73%に達する
Anthropicのエンジニアが整理した14ステップのロードマップ。3層アーキテクチャと4層の複利スタックを用いて、Fable5を中心に逐次複利する自己改善エージェントシステムを構築する方法を解説。内容はエンジニアリング記事とチームの公開実験に基づく。AnthropicのContinualLearningBench実験では、メモリを備えたFable5の検証カバレッジは73%に達した。##4層複利スタックアーキテクチャ:プリミティブ層から自己改善層までの層ごとの動作方式 (出典:AnthropicFable5)原文フレームワークによると、4層複利スタックは下から上に構築され、各層の出力はトップ層を経由してスコアリングされ、蒸留され、メモリ層に書き戻される。·Layer1(プリミティブ)Fable5自体、サブエージェント、ワークツリー、ツールを含む。ほとんどのユーザーが現在使用している層。·Layer2(オーケストレーション)/goalとOutcomesによる自己修正ループ、動的ワークフローによるマルチステップオーケストレーション、Routinesによるクラウド上での長期実行。·Layer
MarketWhisper·07-06 01:43

