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ICE – Interactive Composition Explorer

概要 – ICEは、言語モデルエージェント（例：GPT-3/4）を呼び出してタスクを解決する構造化されたワークフローである レシピ を構築、実行、デバッグするためのPythonライブラリです。すべてのLM呼び出しを記録し、ブラウザ上でインタラクティブなトレースを表示するため、複雑なプロンプトチェーンがどのように動作したかを確認できます。

主要な概念

• Recipes – より高レベルな問題を解決するための一連のサブタスク（質問応答、ランキング、検証など）の階層構造。
• Agents – 補完、スコアリング、分類などの単一のLM操作を実行する再利用可能な構成要素。エージェントはステートレスであり、入れ替え可能です（人間、LM、またはハイブリッド）。
• Modes – レシピを人間のみ、LMのみ、またはその混合（人間+LM）で実行し、パフォーマンスを比較できます。
• Parallel execution – ICEは複数のLM呼び出しを同時に実行できるため、大規模なレシピの処理を高速化します。
• Trace UI – 実行後、Web UIが実行グラフを可視化し、入力、出力、タイミング、エラーを表示します。これはデバッグや研究に役立ちます。

典型的なワークフロー

1. パッケージをインストールします (pip install ought-ice)。
2. APIキーを ~/.ought-ice/.env に設定します。
3. レシピ を作成またはインポートします（例：「Hello World」入門）。
4. ice.run(recipe, mode="LM") を呼び出します。
5. 生成されたトレースをブラウザで開き、各ステップを確認します。

対象ユーザー

• Chain-of-thoughtや反復分解プロンプトを実験している研究者。
• 明確で再現可能なワークフローを必要とするAIアシスタントを構築している開発者。
• Human-in-the-loopと完全自動化されたLMパイプラインを比較したい方。

ステータス – 1.0未満。公開APIは予告なく変更される可能性があります。

リンク –

• インストールガイド
• UIガイドWiki
• 基礎となるアプローチを説明した論文

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ICEは、研究アシスタントツールElicitの背後にあるチーム、Oughtによるオープンソースプロジェクトです。