DARKの創設者@edgarpavlovskyから、Scoutの背後にあるアプリ体験と、次世代のAIを活用したリサーチアプリケーションがどこに向かうのかについての見解に関する、非常に大きなアルファダンプが本日公開されました。

何があなたの目を引きますか？

チャットインターフェースは死んだ

（そしてなぜ$darkが未来に生きているのか）

@darkresearchaiのアプリ体験を設計し、ユーザーがどのように暗号資産（Cryptocurrency）を調査しているかについて話を聞いています。

誰もがより速い馬のことを考えています。私たちに必要なのはフォード・モデルTです。

チャットはAIとのコミュニケーションの一部であり続けるでしょう。完全に廃止する理由はありません。しかし、チャットのみのインターフェースは、可能なことと比較して原始的です。

先週のYCでの@karpathyの講演を見てください。彼は@cursor_aiをインターフェースの次の進化の素晴らしい例として挙げています。cursorは、いくつかの重要な理由で開発者の世界で爆発的に普及しました（そして、これらのすべてが@darkresearchaiのScoutに組み込まれています☺️）：

1）アプリは単にLLMを呼び出すだけではいけない

LLM（ChatGPTで行うように）を呼び出すことは、体験の一部にすぎません。調査をしているとき、整理する情報がたくさんあります。トピックごとに整理されたメモを取り続けたり、異なるタイミングで調査の異なる部分を深く掘り下げたりすることができます。

これは、すべての深い調査体験に当てはまります。レポートは生成されたら終わりではありません。それは最初のバージョンにすぎません。調査アプリはこれを考慮に入れる必要があります。私は、これがすべてのノートアプリの未来の姿になるとますます確信しています。

技術的に言えば、アプリはユーザー体験全体の状態を理解し、適切な部分をインテリジェントにLLM呼び出しのコンテキストウィンドウに統合する必要があります。

2）アプリはモデルとツールのオーケストレーションを処理する必要がある

異なるLLM、embeddings、ツール呼び出し、メモリ—これらすべては、ユーザーのために舞台裏で処理される必要があります。これは、マルチエージェントシステムが繁栄する場所であり、Scoutをマルチエージェントシステムに移行した理由です。マルチエージェントシステムにより、[orchestration]と[specialization]の役割を同じプロセス内の異なるエージェント間で分割でき、次のようなアーキテクチャが作成されます。

(a) タスクの実行に集中できる
(b) より拡張性が高い

最終的に、より多くのことを、より良く行い、技術的な実装の詳細についてユーザーに心配させないでください。

3）アプリケーション固有のGUIの方が優れている

チャットは優れたインターフェースですが、チャットは制限されています。チャットでLLMを使って調査ができるようになるまで、チャットで調査をしたことはありませんでした。チャットを通じてLLMと話すことはできますが、調査は実際にはメモを取る作業です。私たちは@darkresearchaiでこれを中心に設計しています。

4）最も重要なこと：自律性スライダー

これはおそらくCursorの最も強力な機能です。これにより、ユーザーは手動でコードを操作するか、AIでコードを操作するかをシームレスに選択でき、スペクトル上で複数のレベルのAIを活用したコーディングが可能です。

調査も同様に見えるでしょうが、いくつかの異なる調整があります。次のことができます。

(a) 手動でメモを書く（何かを書き留める最も速い方法）
(b) データエンリッチメントを活用してメモを拡張する（以前に書き留めた箇条書きの特定のブロックを拡張したい場合はどうでしょうか？）
(c) AIにレポート全体を作成させる

この柔軟性を、すべて1か所で、考えることなく利用する必要があります。これはCursorが開発者に提供する体験であり、Scoutが研究者に提供する体験です。

Scoutの魔法は、この最後の1週間で、その体験にフロントエンドを追加し、ビジュアルを洗練し始めたことで、本当にまとまってきました。

あなたがそれを使い始めるのがとても楽しみです。UXで見たいものをコメントで教えてください！

PS：以下のcursorのスクリーンショットは、実際のScoutバックエンドコードです👀 目を引くイースターエッグはありますか？