バッチ処理 — 多数のタスクを一度に処理する

一通のメールにいちいち返信する代わりに、受信トレイ全体を、すべての返信を書き、すべての判断を記録し、完了時にきれいなレポートを渡してくれる、疲れ知らずのアシスタントに任せられたら、どうしますか？ それが、Hermes Agent のバッチ処理で実現できることです。

できること

バッチ処理を使うと、数百、数千もの質問を一度に Hermes Agent に投げ込めます。エージェントは各項目をそれぞれ新しいセッションで処理し、必要に応じて検索や計算機などのツールを使い、思考、ツール呼び出し、最終的な回答に至るまでの全プロセスを自動的に記録します。これは、工場の現場に大量の作業指示書を送り、それぞれがどう処理されたかの詳細なログを受け取るようなものです。

核となるアイデア

• 入力: .jsonl ファイル。各行が、プロンプトまたは指示を含む 1 つの JSON オブジェクトです。
• 処理: 各プロンプトは個別の AI セッションを開始します。エージェントは通常の会話と同じように、ツールを呼び出して問題を解決できます。
• 出力: エージェントの推論ステップ、ツールの使用状況、最終的な応答、および有用な統計情報（タスクごとに呼び出されたツールの数など）を記録した、構造化された「軌跡」ファイル。

始めるための3つのステップ

ステップ 1: 質問を準備する

.jsonl ファイルを作成し、各行に 1 つの質問を記述します。例：

{"prompt": "Calculate 25 * 4"}
{"prompt": "Write a short poem about autumn"}
{"prompt": "Summarize the basics of quantum computing"}

余分なカンマや角括弧を付けないでください。各行が単独で有効な JSON オブジェクトである必要があります。

ステップ 2: バッチコマンドを実行する

ターミナルを開いて、次のコマンドを実行します：

python batch_runner.py --input my_questions.jsonl --output results.jsonl

これだけです。Hermes がファイル内のすべての行を自動的に処理します。

ステップ 3: 結果を確認する

処理が完了すると、results.jsonl ファイルが生成されます。各行は元のプロンプトの 1 つに対応し、以下が含まれます：

• 完全な会話履歴
• すべてのツール呼び出しの詳細（どのツールか、何が返されたか）
• 推論ステップのカバレッジやツール使用頻度などの統計情報

なぜ重要か

• 時間の節約: タスクを 1 つずつ実行する必要はもうありません。100 件でも 1000 件でも、一度に実行できます。
• データの宝庫: 出力は、AI モデルのファインチューニングや、エージェントのパフォーマンス評価に最適です。
• 再現性: 実行のたびに完全な記録が残るため、さまざまな設定を比較し、時間をかけて改善できます。

実用的なヒント

まずは小さく始めましょう。出力形式が期待どおりかを確認するために、10 問だけのテストバッチを実行します。その後、1000 問にスケールアップします。何か失敗した場合は、エラーログを確認してください。ほとんどの場合、入力ファイルのフォーマットの問題です。

まとめ

バッチ処理は、反復的な作業を単一のコマンドに変え、生の結果を貴重なデータに変換します。カスタム AI をトレーニングする場合でも、エージェントを大規模にストレステストする場合でも、この機能は時間を大幅に節約します。今度、大量のタスクに直面したときは、心配しないでください。バッチ処理に任せればいいのです。

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