さかなふぐ - さかなAIが開発したマルチエージェントオーケストレーションシステム

サカナフグとは何ですか？

Sakana Fuguは、Sakana AIが提供するマルチエージェントオーケストレーションシステムで、単一のAPIを使用して最上位モデルを動的にスケジュールします。このシステムは、シンカー、エグゼキューター、ベリファイアーの役割を割り当て、事前定義されたワークフローを必要とせずに、選択、委任、合成を自動的に完了します。Sakana Fuguは再帰呼び出しとモデルプール管理をサポートし、標準バージョンとUltraバージョンを提供しています。単一ベンダーに依存したり、輸出規制のリスクに直面したりすることなく、Fable 5やMythos Previewに匹敵する、厳しいベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現します。

サカナフグの主な機能

• 単一のAPIによる統一的なスケジュール管理： ユーザーはOpenAI互換のエンドポイントを呼び出すことができ、Fuguは独自のSDKを必要とせずに、モデル選択、タスク委任、検証、および回答合成を内部的に自動的に完了します。
• 動的な役割割り当て： このシステムは、手動によるワークフローの事前設定を必要とせずに、思考者、実行者、検証者の役割を異なるモデルに割り当てることを自律的に学習します。
• 再帰的な自己呼び出し： 複雑なタスクを処理するために、複数回の綿密な連携を必要とする場合、自身のインスタンスをコーディネーターとして呼び出す機能をサポートしています。
• 柔軟なモデルプール管理： ユーザーは、データプライバシーおよびコンプライアンス要件を満たすために、特定のベンダーモデルを含めるか除外するかを選択できます。
• デュアルバージョン対応シナリオ： Fugu Standardはパフォーマンスとレイテンシーのバランスを重視し、Fugu Ultraはより広範な専門家集団を調整することで、難易度の高いタスクに対する回答の質を最大限に高めます。
• 回復力とリスク耐性を備えた建築： 基盤となるモデルプールは交換可能であり、単一のモデルが利用できない場合は自動的にルーティングバイパスが実行されるため、サービスの中断や出口制御のリスクを回避できます。

さかなふぐの技術原理

• トリニティ進化コーディネーターICLR 2026の論文「TRINITY」に基づき、軽量進化モジュールは複数のLLMを複数ラウンドで管理し、思考者、作業者、検証者の役割を適応的に割り当て、コーディング、数学、推論などのタスクタイプに応じてタスクを動的に委任することで、固定パイプラインの効率性のボトルネックを回避します。
• 指揮者強化学習オーケストレーションICLR 2026の論文「Conductor」に基づき、強化学習を用いて自然言語レベルで協調戦略を自律的に発見するようコーディネーターを訓練し、エージェント間のコミュニケーションパターンと焦点を絞ったプロンプトを設計し、多様なモデル群が困難な推論ベンチマークにおいて単一のワーカーを凌駕できるようにしました。
• モデル、すなわちオーケストレーターアーキテクチャFugu自体は、委任のタイミング、コミュニケーション方法、統合方法を理解するように特別に訓練された言語モデルです。軽量なヘッドを通して隠れ状態から次に呼び出されるモデルと役割を予測し、極めて低い追加計算コストで効率的なルーティングと集合知の出現を実現します。

さかなふぐの使い方