CodeAgents + Structure: より良いアクション実行方法

この記事では、AIエージェントがアクションを実行する際の進化について解説し、従来のJSONエージェント、CodeAgent、そして構造化出力を利用した新しいCodeAgent(Structured CodeAgent)の3つのパラダイムを比較しています。JSONエージェントは信頼性が高いものの、アクションの制限、合成性の欠如、構造の硬直性といった課題がありました。CodeAgentはPythonコードを直接生成することで柔軟性を高めましたが、マークダウンからのコード解析エラーが問題でした。構造化出力を利用したStructured CodeAgentは、JSON形式で思考とコードを明示的に分離し、マークダウン解析エラーを排除しつつ、CodeAgentの柔軟性を維持することで、両者の利点を組み合わせたアプローチです。ベンチマーク結果によると、構造化アプローチは特に高性能なモデルにおいて、従来のCodeAgentよりも2〜7%の性能向上を示しました。一方で、Mistral-7Bのような小規模モデルでは、JSONフォーマットとPython構文、問題解決ロジックを同時に処理する「構造化の税」と呼ばれる認知負荷の増大により、性能が低下する可能性も指摘されています。Structured CodeAgentは、32B以上のパラメータを持つモデルや、複雑な推論とコード実行が必要なタスク、信頼性の高い出力解析が求められる場合に推奨されます。smolagentsライブラリでは、`use_structured_outputs_internally=True`を設定することで簡単に利用できます。