rjhuantan

私は45,000人にリーチしたAIエージェントを構築しました — 750万件のメッセージと73万5千件の通話です。その過程で学んだいくつかのこと：

1. 会話を読むことは代替不可能です。

ログを匿名化しています — ユーザーの会話を読むのは少し気が引けますし、責任を持って行う必要があります — しかし、それは非常に役立ちます。評価やQAだけでは限界があります。実際のユーザーはテストでは決して見つからない無数の問題を見つけ出し、エージェントが実際にどのように対応したかを読むことで、何を修正し、何を追加し、何をそのままにするかを決定しました。

2. エージェントの管理は人の管理とよく似ています。

このフレームはかわいらしく聞こえますが、実際の作業はまさにその通りです。何かをしてほしいとき — 連絡が途絶えた人に再度連絡する、特定の種類のリクエストを別の方法で処理する、トーンを柔らかくする — エージェントに指示を与え、それを実行させ、ログでその作業を確認します。すべてのやり取りに適用したい普遍的な指示もあれば、特定の顧客に固有の指示もあります。両方を正しく行うことが実際の仕事であり、人の管理と同様に、完了することはありません — エージェントが正しく実行することもあれば、そうでないこともあります。

3. ロマンチックな関係を求めようとする人もおり、防ぐにも限界があります。

45,000人いれば、何をしてもその方向に進もうとする人が一定数います。安全策を追加するたびに、他のユーザーにとって製品が少しずつ悪くなるため、ある時点を超えると、通常のユーザーに負担をかけるだけです。人は方法を見つけます。

4. 特化したエージェントは汎用エージェントに常に勝ります。

汎用製品は機能を追加するにつれて劣化し、最終的には直接矛盾する要求に直面します — どちらかを選べますが、両方は選べません。画像はその一例です：画像生成を望むユーザーもいれば、人物の画像を一切望まないユーザーもいました。ロマンチックな要素も同様です：全く望まない人、少しだけ望...

皆さん、こんにちは。

私はAIと自動化についてはかなり初心者で、AIエージェントにとても魅了されています。概念は理解しているのですが、人々が実際に日常の仕事でどのように使っているのかをイメージするのに苦労しています。

実際のユースケースを聞かせていただければ嬉しいです。どのような日常的なタスクやワークフローをAIでうまく自動化していますか？それを実現するためにどのようなツールを使っていますか？また、最初から最後までどのように機能するのですか？

コミュニティから学び、初めてのセットアップのためのインスピレーションを得たいと思っています。よろしくお願いします！

すべてのエージェントが最終的に同じ機能に収束するという傾向はあるのでしょうか？ZCodexを使ってみて、codxと似ていると感じました。

使用感は次の通りです：ZCodeは智譜AI（Zhipu AI）が開発したAIプログラミングアシスタントで、最新の3.0バージョンはGLM-5.2モデルに深く対応しています。その位置づけは単なるIDEプラグインではなく、デスクトップ向けのAIプログラミングエージェントであり、プロジェクト構造の理解、コードアーキテクチャの計画、コード作成、テスト実行、PR提出まで、すべて人間が監視する必要はありません。ZCodeはmacOS上で動作し、GitHubで16.9kスターを獲得しているMoonBitも同様のアプローチですが、ZCodeはより積極的で、AIを直接デスクトップオペレーティングシステムとして扱い、タスク管理、ファイルシステム、ターミナル、ブラウザをすべて1つのウィンドウに統合しています。

3つの主要なハイライト

1. モデルは自社のGLM-5.2：智譜は中国で最も早く大規模モデルを開発した企業の1つです。GLMシリーズは2021年のGLM-130Bから今日のGLM-5.2まで進化し、SuperCLUEやC-Evalなどのベンチマークで国内トップクラスを維持しています。ZCode 3.0はGLM-5.2向けに特別に最適化されています。100万トークンのコンテキストウィンドウにより、プロジェクト全体のコードを投入し、AIに全体を理解させてから修正を加えることができます。断片的な質問ではなく、プロジェクト全体のコンテキストでの連続推論が可能です。

2. マルチエージェント協調：ZCodeは複雑なタスクをサブタスクに分割し、異なるエージェントに割り当てて協調させます。1つはコード作成、1つはコードレビュー、1つはテスト実行と検証を行います。これは実際の開発チームのワークフローを模倣しています。ドキュメントによると、ZCodeエージェントのワークフローは1年間磨き上げられ、最初の設計案から現在のバージョンまで何度もリファクタリン...

仕事探しに毎日何時間も費やしていました。ほとんどは同じ情報を少し異なるフォームにコピペする作業です。そこで、以下のことを行うエージェントを作りました：

• 求人ボード全体で空いているポジションを見つける

• 各仕事に合わせて履歴書を書き直し、新しいPDFを生成する

• 実際の応募フォーム（Ashby、Greenhouse — ドロップダウン、コンボボックス、「なぜここで働きたいのか」の記入欄）を埋める

• 提出前に止めて、私が各応募を確認できるようにする — これはアシスタントであり、スパム送信機ではありません

Python + Playwright + フォームフィールドマッピングを行うLLMで構築しました。最も難しかったのは、ATSごとにフォームの表示が大きく異なることへの対応でした。

​構築について何でも聞いてください — 皆さんがこれを自律的に提出することを信頼するかどうか興味があります（私はまだ信頼していません）。

皆さん、こんにちは。私はここ数年、本業を持ちながらパートタイムで自動化コンサルティングを行ってきた経験を共有したいと思います。私はもともとFortune 500の金融サービス企業でクラウド/プラットフォームエンジニアリングと開発のバックグラウンドを持っており、Claude Code（リリース当初）のようなツールと真のベストプラクティスや原則を組み合わせた際の効果に完全に魅了されました。

明確にしておきますが、これからお話しすることはすべて私の経験と私が焦点を当てている内容です。

私は多くの人がそうするように、中小企業をターゲットに、彼らのプロセスや手順の自動化を支援することから始めました。それは困難でした。ほとんどの企業は自動化とは何か、自動化が何を意味するのかを漠然としか理解していませんでした。2023年頃で、ChatGPTなどはまだ初期段階でしたが、中小企業には次のような問題があることに気づきました。

• 当時私が請求していた月額リテイナー（月3,000ドル）を支払う余裕がない、または
• 何を自動化する必要があるのかを明確に説明できるほど組織化されておらず、何が「自動化可能」かを理解していない。

これにより、これらの企業が小規模であり続け、成長しないのにはおそらく理由があると気づきました。彼らには成長・拡大を支援するシステムが整っていませんでした。それを提供することはできましたが、彼ら自身が自発的に取り組もうとしないのであれば、無理強いできるものではありません。要するに、自分でシステムを構築していない人々にシステムを押し付けてはいけないということです。

時間が経つにつれ、私はより大規模でありながらも中規模のクライアント（年間売上500万ドル以上）を獲得し続けていることに気づきました。有名なブランドですが、より小さな分野や業界に属しています。それらのすべてに共通する問題がありました。彼らはAIを活用したいと考えていましたが、結果が非常に一般的で自社に特化していないか、主要なユースケースに必要な多くのツールがうまく連携しないことに気づいていました。基本的に、...