OpenAI モデルでコードの枠を超える Amp の AI エージェント活用
GPT‑6 Astra、Ultrafast、GPT‑Live‑1、「ChatGPT でログイン」で広がる Amp のエージェントの可能性
Amp（新しいウィンドウで開く） は、開発者が壮大なアイデアを実際に動くソフトウェアに変えるための、フロンティア AI エージェントを開発しています。Amp の CEO、Quinn Slack 氏にとって、モデルの進化は一つひとつがエージェントのできることを広げる機会です。開発者が何を作るかを決める段階から、コードの記述やページのデザインまで、支援の幅が広がります。
Amp は、ユーザーにとって何が最も役立つかを基準にモデルを選び、推奨しています。Amp で使われるトークンの大半は、OpenAI のモデルによるものです。Quinn 氏はこう語ります。「OpenAI は透明性が非常に高く、安全対策が適用される場合も、ユーザーはそれを認識し、理解しています。だからこそ、OpenAI のモデルはとても使いやすいのです。Amp では、OpenAI のモデルを使ってあらゆる仕事をこなし、十分に満足できる結果が得られます。」
「OpenAI のモデルが着実に進化し続けていることを、当社のユーザーは高く評価しています。」
開発者がエージェントに任せる仕事が増えると、トークンのコストが制約になることがあります。Quinn 氏によると、Amp のユーザーの中には週に 100 億トークンを消費する人もいます。使用量が増えるたびに気にしていては、エージェントの可能性を探る妨げになりかねないと同氏は考えています。
その負担を軽減するため、Amp は「ChatGPT でログイン」との連携を開始しました。Quinn 氏によると、この連携によって Amp のユーザーはより多くのトークンと、GPT‑6 Astra を含む OpenAI のモデルを利用できるようになります。その結果、より大きなタスクもエージェントに任せようという意欲が高まります。
「『ChatGPT でログイン』を使えば、トークンを一つひとつ数えなくてもいいという気持ちになれます」と同氏は話します。「そして実際にエージェントに裁量を与えて任せてみると、どれほど多くのことができるのかがわかります。」Quinn 氏は、計画を立て、何を作るかを決め、リリース後も作業を続けるためにエージェントを活用する人々を目にしているといいます。
Amp は、プロダクトの開発と成長に関わるあらゆる仕事を、エージェントで支援したいと考えています。同社の 20 人のチームも、マーケティングを含め、そのようにエージェントを活用しています。「マーケティング専任の担当者はいませんが、専任のエージェントはいます」と Quinn 氏は話します。チームはエージェントを活用し、新規ユーザーの体験を改善するとともに、検索などのチャネルを通じて、より多くの人に Amp を見つけてもらえるよう取り組んでいます。
こうした取り組みでは、質の高い文章とデザインが欠かせません。GPT‑6 Astra は、Amp の厳しい基準を満たすドキュメントの作成やページのデザインを支えています。
「当社には、デザインにも文章にも非常に独自性のあるスタイルがあります。そこには強いこだわりがありますが、GPT-6 Astra の仕上がりにはとても満足しています。」
Quinn 氏は自宅でも GPT‑6 Astra を使った実験を続けています。自宅の図面を読み込ませ、Blender で 3D モデルを作成しました。そして子どもたちと一緒に、そのモデルをゲームに仕立てています。家の中を通る流れるプールを追加したり、子どもたちの祖母がニンニク嫌いなことから着想を得て、家中でニンニクを追いかけたりしています。「ほんの数か月前には、こんなことはできませんでした」と同氏は話します。
Amp は先日、他のエージェントの起動や管理を支援する対話型 AI アシスタント、Puck を発表しました。Puck は Amp に組み込まれています。ユーザーは Puck に、バグを調査するエージェントの起動、複数のエージェントの連携、技術的な問題についての過去の会話の検索などを依頼できます。
GPT‑Live‑1 を搭載した Calling Puck では、腕時計からでも Puck とリアルタイムで会話できます。Quinn 氏は、パソコンから離れているときや、ランニングに出かけているときにも、この機能でエージェントの作業を継続できると考えています。
Amp は GPT‑6 Astra で Ultrafast モードをテストしており、Quinn 氏は、高速化によってエージェントの使い方が変わると話します。現在は、エージェントに任せた複数のタスクを切り替えながら、それぞれの完了を待つ使い方が一般的です。応答が速くなれば、並行して扱うエージェントの数を減らせるほか、エージェントが結果を返す前に自らの作業を確認する時間を、より多く確保できる可能性があります。
「これほど高性能で、これほど高速なモデルは、誰も見たことがありません。」
Amp の次のステップは、コーディングの前後に発生する仕事をさらにエージェントに任せられるようにすることです。これにより、開発者はすべての工程を自分でこなさなくても、アイデアをより先へと進められます。「人間がこれから何を生み出すのかは、まだわかりません。その未知の可能性を、私たちは皆で見届けられるのです。その一端を担えるのは素晴らしいことです」と Quinn 氏は語ります。
