datarobot/syftr
🏗️ フレームワークdatarobot
パフォーマンスと予算のバランスを最適化し、AIエージェントのワークフローを効率化するエージェント最適化フレームワーク。
syftrは、エージェントアーキテクチャの複雑化に対し、厳密なハイパーパラメータ最適化技術を適用することで対応します。LLMベースのエージェントが高度化する中で、タスクの精度と計算コストの「スイートスポット」を見つけることは困難になっています。syftrはこの探索プロセスを自動化し、多目的最適化を用いてエージェントの性能におけるパレート最適解をマッピングします。
本フレームワークはLLMの確率的な性質を考慮して設計されており、開発者は成功指標や予算に関するカスタムメトリクスを定義できます。既存のPythonベースのエージェントスタックとシームレスに統合され、プロンプト戦略、ツール選択、モデルパラメータを体系的に調整可能です。エージェントパイプライン全体を調整可能なシステムとして扱うことで、手動の試行錯誤から脱却し、レイテンシ、コスト、出力品質を同時に最適化するデータ駆動型のアプローチを実現します。
💡ハイライト
- ├─エージェントの多目的最適化を実現
- ├─パレート最適なワークフローを探索
- └─予算を考慮したエージェント構成
🎯対象
- ├─AIエンジニア
- └─ML Opsエンジニア