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類推推論(AR)
既知の領域から類似したパターンを見つけて適用することで問題を解決する
複雑さ: medium推論技法
30秒でわかる概要
- 概要
- 馴染みのある領域の構造を未知の領域に対応づけ、既知のパターンを文脈をまたいで転用することで、新しい問題を解きます。
- 使いどころ
- 直接の前例はないものの、他分野に構造的によく似たシステムを見つけられる、設計や戦略の課題。
- 注意点
- 表面的な類似が決定的な相違を覆い隠すことがあります。領域ごとの制約やインセンティブが実際には食い違っている場合、転用したパターンはしばしば破綻します。
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類推推論: 概要
既知の領域から類似したパターンを見つけて適用することで問題を解決する
- Pattern recognition across domains
- Knowledge transfer from familiar contexts
- Structural similarity mapping
- Creative problem-solving
- Learning from examples
- Cross-domain insight generation
The Agent Architect
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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
- Structure-Mapping: A Theoretical Framework for Analogy (Gentner, 1983)
- The Analogical Mind: Perspectives from Cognitive Science (Holyoak & Morrison, 2005)
- Large Language Models as Analogical Reasoners - Yasunaga et al. (ICLR 2024)arXiv:2310.01714
- ConceptNet: Commonsense Knowledge for Analogical Reasoning
- Cognitive Science Society - Analogical Reasoning
このカタログを作ったエンジニアが担当
エージェント構成をレビューします
このページが扱うのは1つのパターンです。実際のシステムは数十を組み合わせて動き、障害の多くはその繋ぎ目で起きます。カタログの288パターンに照らして設計全体をレビューします。アーキテクチャ、信頼性、評価、コストまで、指摘ごとに対応するパターンを示します。
€750（通常€1,500）・1週間・文書レポートとウォークスルーコール・9月30日まで