オープンソースのコードインタープリタの可能性と課題

#### AI技術とコードインタープリタの進化 AI技術とコードインタープリタの進化において、E2BがリリースしたCode Interpreter SDKは、AIアプリにコード解釈機能を追加するためのオープンソースの構成要素です。このSDKは、AIエージェントが直面する課題を克服するために、コード実行機能を持たせることが重要であり、安全で隔離されたクラウド環境でLLM生成のアクションを実行できるコード解釈レイヤーを提供します。また、Open Interpreterは、OpenAIが提供するツールであり、プログラミング言語を自然言語で対話しながら実行できる機能を持ち、大量データの分析や画像・動画編集などを行うことが可能です。これらの技術は、特にファイル容量やインターネット接続に制限がない点が特徴であり、ユーザーに新たな可能性を提供しています。 #### Code Interpreter SDKの発表 E2Bは、AI開発者向けのオープンソースの構成要素であるCode Interpreter SDKをリリースしました。このSDKは、AIアプリにコード解釈機能を簡単に追加できるように設計されています。 #### SDKの目的と機能 - AIエージェントが直面する課題（幻覚や信頼性の問題）を克服するために、コード実行機能を持たせることが重要です。 - Code Interpreter SDKは、AIアプリやエージェントが安全で隔離されたクラウド環境でLLM生成のアクションを実行できるようにするためのコード解釈レイヤーを提供します。 - SDKは、PythonまたはJavaScriptのバージョンがあり、ストリーミングコンテンツ（チャートや標準出力、エラーメッセージ）をサポートします。 #### 使用例 - **Flint**（AIチュータリングアシスタント）や**Athena Intelligence**（企業データ分析）など、さまざまな企業がこのSDKを活用しています。 - 具体的な企業例として、**Cognosys**（スポーツ組織）、**Menza**（非構造化データの洞察変換）、**Maisa**（LLMの推論改善）などがあります。 #### 参考資料 - SDKの詳細や使用例については、[こちらのドキュメント](https://e2b.dev/docs)や[Cookbook](https://github.com/e2b-dev/e2b-cookbook)を参照してください。 - GitHubリポジトリは[こちら](https://github.com/e2b-dev/code-interpreter)です。 #### Open Interpreterの概要 Open Interpreterは、OpenAIが提供するChatGPTの「Advanced Data Analysis」に類似した機能を持つオープンソースのツールです。Python、JavaScript、Shellなどのプログラミング言語を自然言語で対話しながら実行でき、大量データの分析や画像・動画編集など多様な作業を行うことが可能です。特に、ファイル容量やインターネット接続に制限がない点が特徴です。 #### 使用上の注意点 - **不正アクセスのリスク**: 許可されていない環境でプログラムを実行すると、不正アクセス禁止法に違反する可能性があります。 - **データ損失の可能性**: 実行されるコードはローカル環境で実行されるため、データ損失やセキュリティ上の問題が生じる可能性があります。 - **ライセンスの確認**: 使用するツールやデータセットのライセンスを確認する必要があります。 #### 環境設定とインストール Open Interpreterは特別な登録なしでインストール可能で、以下のコマンドで依存関係を含めてインストールできます。 ```bash $ pip install open-interpreter ``` また、使用する学習済みモデルは、ローカルストレージに存在するモデルを選択することも可能です。 #### 対話的セッションの開始 ターミナルで以下のコマンドを実行することで、対話的なセッションを開始できます。 ```bash $ interpreter --local ``` このコマンドにより、ローカルでの実行が可能な状態になります。 #### コード生成と実行 Open Interpreterは、様々なプログラミング言語に対応しており、ユーザーが指定したコードを生成し、実行することができます。例えば、シェルスクリプトやPythonスクリプトを生成し、実行することが可能です。 #### 検証結果と所感 - 約1GBのファイルを問題なく読み込むことができ、Pythonからも利用可能であることが確認されました。 - Open Interpreterを使用することで、クローズドな環境でも課金を気にせずに試すことができる点が評価されています。 - ファインチューニングによる応答の改善が期待されましたが、実際にはあまり改善が見られなかったとのことです。 #### 参考文献 - [Open Interpreter](https://openinterpreter.com/) - [open-interpreter ソースコード（License: MIT）](https://github.com/KillianLucas/open-interpreter/) - [Hugging Face](https://huggingface.co/) - [RustScan](https://github.com/RustScan/RustScan)