最近発表された GibberLink プロジェクトのデモンストレーションでは、2つのAIエージェントが音声通信から音声ベースのデータ転送に切り替える様子が示され、現代のAI通信プロトコルにおけるこのようなアプローチの効率性と実用性について、テクノロジーコミュニティで熱い議論が巻き起こっています。
実装コンポーネント：
- ElevenLabs 会話型AIエージェント
- ggwave 「音声によるデータ転送」プロトコル
- LLMツール呼び出し機能
車輪の再発明、しかもより遅く
AIエージェントが互いを認識した後に音声レベルのプロトコルに切り替えるデモンストレーションは、本質的にモデムを再発明しながらも性能が著しく劣るという批判を受けています。実装された ggwave プロトコルは毎秒わずか8-16バイトの速度で動作し、1963年の Bell 103 モデムの毎秒37バイトという能力をはるかに下回っています。このような大きな性能差により、インターネット接続が広く普及している時代におけるこのような実装の実用的価値について議論が起きています。
「モデムを再発明したのに、効率が10,000倍も悪いというのは少し残念です。」
データ転送速度の比較：
- GibberLink （ ggwave ）：8～16バイト/秒
- Bell 103 モデム（1963年）：37バイト/秒
提案された代替ソリューション
コミュニティの技術専門家たちは、現在の実装に対していくつかのより効率的な代替案を提案しています。最も一般的に提案されているソリューションは、AIエージェントが互いを識別する際にエンドポイント情報や一意の会話IDを交換し、その後インターネットベースの直接通信チャネルに切り替えるというものです。このアプローチにより、非効率な音声ベースのデータ転送の必要性を排除しつつ、AIエージェントが互いを認識して通信する能力を維持することができます。
標準化の必要性
議論からは、AIエージェント間通信のための標準化されたプロトコルの必要性に関する重要な点が浮かび上がりました。現在の実装が最適ではないかもしれませんが、コミュニティはAI間のハンドシェイクとプロトコル切り替えのための正式な文書化の重要性を認識しています。この標準化により、異なるプラットフォームや実装間でのAIエージェント間のより効率的で信頼性の高い通信が可能になるでしょう。
セキュリティと実用的な考慮事項
このデモンストレーションはまた、インターネット接続の普及を考えると、このような音声ベースの通信が必要となる実用的なシナリオについての疑問も提起しています。コミュニティのメンバーの一部は、音声通信が可能なほとんどの場合、インターネットアクセスも利用可能であり、音声プロトコルが冗長になると指摘しています。
GibberLink をめぐる議論は、AI通信における革新が重要である一方で、新しいソリューションを開発する際には既存の技術や効率基準を考慮することが不可欠であることを思い出させます。AIが進化し続ける中、焦点はAIエージェント間の実用的、効率的、そして標準化された通信方法の創造に置かれるべきです。
参考: GibberLink: A Demo of Two Conversational AI Agents Switching from English to Sound-Level Protocol
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| AIエージェントが通信し、オーディオベースの通信プロトコルの効率性について疑問を投げかけるデモンストレーション |