Agent Zeroと名付けられたこのエージェントフレームワークは、ユーザーと共に学び成長する「パーソナライズされた有機的エージェントフレームワーク」として宣伝されています。その最も特別な点は、あらかじめ「設定された」エージェントではなく、各タスクを通じて絶えず学習、進化、改善し、経験から成長して、最終的にはユーザーをより深く理解するようになることです。具体的に、Agent Zeroには以下の4つの特徴があります：
• 完全に透明で読みやすい：すべての動作はprompts/フォルダ内のシステム命令によって形成され、ほとんどハードコーディングされた内容はありません。すべてがユーザーに対して透明であり、自由に修正および拡張をサポートします。
• 学習記憶：解決済みの問題を永続メモリに保存し、その蓄積された知識をその後のタスクで活用します。
• コンピュータをツールとして活用：単一機能の事前プログラムされたツールは一切ありません。代わりに、自律的にコードを記述し、ターミナルを通じて必要に応じて専用ツールを作成・使用することができます。
• 階層型マルチエージェントモデル：上位・下位の構造を通じてサブタスクを割り当て、コンテキストを整理し、集中力を向上させます。
Agent Zeroは、「何をすべきかは分かっているが、具体的な実装は任せる」という使用シナリオに特に適しています。例えば、簡単に以下のことを手伝うことができます：
• メディアファイルの変換
• ドキュメントの整理、結合、PDFへのエクスポート
• 動画のダウンロード、字幕の取得、サムネイルの抽出
Agent Zeroの機能をすぐに体験するには、Docker実行環境（例：Docker Desktop）を準備し、公式イメージをプルしてWebポートを公開すれば、すぐに開始できます。
参考文献：[1] https://github.com/frdel/agent-zero [2] https://agent-zero.ai/
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