AIP Evolve

AIP Evolve は、AI FDE エージェント群を連携させ、Foundry の AI システムを改善します。進化の対象、目標、検証戦略、制限を定義すると、AIP Evolve が AI FDE を起動して変更案を探索・検証し、その結果として得られた提案とエージェントの活動をレビュー用に提示します。

AIP Evolve を使用して、モデルの移行、コストの削減や低遅延化、評価スコアの向上、またはカスタム目標の達成を図ることができます。

要件

AIP Evolve を使用する前に、次の要件を満たしてください。

• AIP を有効にし、AI FDE にアクセスできることを確認してください。
• オントロジーに AIP Evolve の Marketplace 製品をインストールしてください。
• 対象リソースと、変更の検証に使用するデータや評価スイートにアクセスできることを確認してください。

ワークフローの例

AI を活用した在庫割り当てワークフローで顧客の注文を解釈し、注文を満たす方法を判断している組織を例に考えます。この組織は、実質的な性能低下を引き起こさずに、ワークフローのコンピューティングコストを削減したいと考えています。

New タブでワークフローを対象として選択し、コストを最適化を選択します。この進化では、代表的なテストケースを10件選択し、出力を左右配置で比較するように AIP Evolve を設定します。エージェントは最大5回の反復で、モデルの入れ替えやプロンプトの調整を行えます。生成されたプロンプトをレビューし、進化させるを選択すると、AI FDE が開き、進化が開始されます。

AIP Evolve はエージェントを連携させて、ワークフローの調査、テストケースの作成、変更候補の適用、ベースラインに対する候補の出力の評価を行います。エージェントグラフを開くと、この活動を追跡し、エージェントの目標、インサイト、作成物を確認できます。この例では、エージェントは3回の反復を完了しました。

エージェントの処理が完了したら、提案を開いて、推奨される変更とそれを裏付ける証拠をレビューします。この例では、GPT-4o を GPT-5.4 Mini に置き換え、2つのプロンプトにガードレールを追加することが提案されています。ベースラインと候補の両方で10件のテストケースすべてが合格し、平均コンピューティングコストは呼び出しあたり204.6コンピューティング秒から72.4コンピューティング秒へと65%減少しました。

提案を承認する前に、検証結果、出力の比較、確信度の評価、制限事項をレビューしてください。該当する場合は、Branching でレビューを選択し、Global Branching でブランチ提案を確認します。再開するを選択すると、任意で追加の指示を与えて、AI FDE で進化を続行できます。