Multi-Round Knowledge Loopにより、課題の解決法と行動を選択し、外界からの情報を観測することで成り立つ。
MRKL（Multi-Round Knowledge Loop）システムの実現方法理解し、ChatGPTを自社のためにカスタマイズする方法とは(第一回:理論編)｜yoshiyuki saito
フレームワーク的にはReActがシンプルで性能が高い。
モデル的にはOpenAIのChat ModelがFunction Callingに対応しているので最もよい。
Thougut: まず何をするか
Action: 選択できるツールから何を使い、何を入力するか
Observartion: ツールの出力を挿入
これらをプロンプトに投入していくことで成立する。
上遠野さんの年齢を2倍した値を取得してみる。