追記。 jrf:> 2nd AGI は無理があるのだろうか？…

jrf> 追記。

jrf:> 2nd AGI は無理があるのだろうか？

実際のエージェントのプロンプトでは「あなたは賢い探索エージェントです。」みたいな文がかなり有効である。すると、汎用エージェントが専門家エージェントに成り切るには、そういうプロンプトまで切り分けて成り切れなければならない。

データベースや会話ログをタグで分割してそれぞれに最適化して速度も出せるとしても、それぞれの専門家に完全に成り切るには、「スイッチングコスト」がかかる。タグというメタデータ分もスイッチングコストと見なせる。

確かに、会話において、共有する会話をタグだけで区別できるため、そこで圧縮は効く。しかしそれぐらいだ。

圧縮ということを考えると、タグ付き会話データをまるまる使っていっぺんに圧縮するほうが、タグごとに違うデータを別々に圧縮するより、圧縮効率は良いだろうとは言える。

しかし、長大な会話ログは通常要約される。このとき、成り切りのためには、タグごとに要約されるのでなければ意味がない。そこを考えると圧縮もタグごとに違うデータを別々に圧縮するという方法しか実質使えない…と考えるべきなのではないか。

または、タグごとに違うデータを別々に圧縮した上で、それをさらに圧縮できるような「メタ圧縮」が意味を持ってくる…とすべきなのだろうか。それならば、2nd AGI に意義があるのかもしれないが…。

Claude:＞ 2nd AGI 観測条件(修正版):

汎用エージェント(メタ圧縮を含む)が専門家を上回るのは:

1. メモリスケーリング問題が解決され、かつ
2. メタ圧縮により共通知識を効率的に共有でき、かつ
3. スイッチングコストを上回る統合的理解の価値があり、かつ
4. タスクが専門横断的性質を持つ

場合に限られる。

これは、より現実的で条件付きの定理になりますね。
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