Yohei Nakajima 在进行 500 个问题的评估时，API 密钥在第 350 个问题处失效。通常这意味着需要从头重新启动整个长代理。相反，它回退了一步并在第 353 个问题处恢复，因为在 ActiveGraph 中，日志就是代理本身。大多数人围绕大语言模型构建代理，并附加记忆和日志功能；BabyAGI 的创始人 Nakajima 将其翻转过来，围绕不可变的事件日志构建。代理的每一个动作和每一个变化都扁平化为一个类型化的日志，该日志投射出代理状态的图，因此你可以免费获得重放、回滚和分支功能。
在日志之上，设有对图变化做出反应并发出事件的行为，决定代理可以自行更改的内容与需要人类或矛盾检查的内容的策略，以及可交换的记忆、工具和聊天包。大语言模型之间从不直接对话；它们只接触共享状态，这一想法他从 1970 年代的黑板系统和 Kafka 中借用。他的直觉是，人工智能在编写这种风格方面比现代代理代码更好，因为它拥有数十年的训练数据。回报是自我改进：一个分支代理、提出补丁、通过沙盒测试进行限制，并仅在准确性真正提高时才保留的循环；还有一个阅读他博客文章、运行自己实验的实验室，它曾发现自身代码中的错误并提交了拉取请求。
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Timestamps: 0:00 - ActiveGraph 和三年的 BabyAGI 1:55 - 围绕日志构建，而非大语言模型 3:24 - 行为、策略和视图 6:43 - 包和黑板架构谱系 8:12 - 日志作为记忆，以及自我恢复的 API 密钥 9:53 - 原生构建在日志上的参考代理 11:11 - 自我改进：制度和受控的自我修改 12:25 - ActiveGraph 实验室编写自己的实验 13:02 - 以宝可梦卡牌比赛作为测试床 14:33 - 惊喜：为什么人工智能以这种方式构建 15:49 - 为什么代理需要经验世界模型