SuperPilotは、手動介入なしで複数のステップのタスクを実行できる自律型AIエージェントフレームワークです。GPTやAnthropicモデルを統合し、計画を生成し、ヘッドレスブラウザによるウェブスクレイピングやシェルコマンドの実行といった外部ツールを呼び出し、コンテキストを保持するメモリモジュールを活用します。ユーザーは目標を定義し、SuperPilotは動的にサブタスクを調整し、タスクキューを維持し、新情報に適応します。モジュール化されたアーキテクチャにより、カスタムツールの追加、モデル設定の調整、インタラクションのロギングが可能です。フィードバックループにより、人間の入力で意思決定を改善し、結果を向上させることができます。これにより、研究の自動化、コーディング作業、テスト、ルーチンデータ処理ワークフローに適しています。

Text-to-Rewardは、テキストベースのタスク記述やフィードバックをRLエージェント用のスカラー報酬値にマッピングするモデルを訓練するパイプラインを提供します。トランスフォーマーベースのアーキテクチャと収集された人間の優先データによる微調整を利用し、自然言語命令を報酬信号として解釈することを自動的に学習します。ユーザーはテキストプロンプトを使って任意のタスクを定義し、モデルを訓練し、学習した報酬関数を任意のRLアルゴリズムに取り入れることが可能です。このアプローチは手動の報酬調整をなくし、サンプル効率を向上させ、エージェントが複雑なマルチステップ指示を模擬または実環境で実行できるようにします。