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AIエージェントの検索結果1 - 40 件 / 228件

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AIエージェントに関するエントリは228件あります。 AI人工知能LLM などが関連タグです。 人気エントリには 『AIエージェントについてまとめてみた』などがあります。
  • AIエージェントについてまとめてみた

    ・AIエージェントとはなにか? ・AIエージェントの現在地はどこか? ・AIエージェントに関連した注目技術トレンド ・AIエージェントの課題と今後

      AIエージェントについてまとめてみた
    • 自律的にプログラミングをするAIエージェント「Jules」、Googleが発表。人間がタスクを与えると実装計画を作成、コードの生成や変更、バグフィクスなどを実行

      Googleは、人間がタスクを与えると自律的に実装計画を立ててコードの生成や変更、バグフィクスなどを実行してくれるAIエージェント「Jules」を発表しました。 同社が発表した最新の生成AIモデルであるGemini 2.0が用いられています。 タスクやイシューを与えると、それを起点に自律的なプログラミングを行う生成AIを用いたサービスは、先日正式サービス化されたDevinや、現在テクニカルプレビュー中のGitHub Copilot Workspaceなど、すでに先行しているサービスが存在します。 参考:GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 GoogleもGemini 2.0によって、同様に自律的なプログラミングが可能なレベルのサービスを開発可能になったということでしょう。 Julesが動作する様子 Google

        自律的にプログラミングをするAIエージェント「Jules」、Googleが発表。人間がタスクを与えると実装計画を作成、コードの生成や変更、バグフィクスなどを実行
      • 2025年はRAGの次にAIエージェントが来る

        はじめに 2024年のAI界隈では「RAG」が一巡し、その可能性と限界が明確になってきました。最も顕著な点は「RAGは魔法の杖ではない」という認識の広がりではないでしょうか? RAGは確かに、既存の文書やデータを活用したAIの応答精度向上に貢献してきました。しかし、単純な質問応答を超えた複雑なタスクの実行や、動的な状況への適応には限界があることも明らかになっています。この限界を超えるための次のステップとして注目を集めているのが「AIエージェント」です。 OpenAIのCEOであるサム・アルトマンが「次のブレークスルーはエージェントだ」と発言していたり Anthropic社員がこのようなスピーチをしたりしています。 AIエージェントとは AIエージェントは、特定のタスクや目的のために設計された自律的なAIシステムです。たとえば、会議の参加者の予定を自動で調整して最適な時間を設定するAIアシス

          2025年はRAGの次にAIエージェントが来る
        • 2025年の年始に読み直したいAIエージェントの設計原則とか実装パターン集

          関連リソース Agent Design Pattern Catalogue: A Collection of Architectural Patterns for Foundation Model based Agents 【論文紹介】LLMベースのAIエージェントのデザインパターン18選 基盤モデルを用いたAIエージェントの設計パターン The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey は、「AIエージェントのアーキテクチャ」について、シン

            2025年の年始に読み直したいAIエージェントの設計原則とか実装パターン集
          • Geminiが変える企業調査:AIエージェントで調査費用を100分の1以下に

            TL;DR (要約) AI Agent Hackathon with Google Cloud に応募するため、Geminiを用いたAIエージェントによる企業調査Webサービスを開発しました。 約500万社の企業に対応。法人向けサービスに比べ1/100のコストでデータ取得 企業調査を、AIエージェントがわずか3分で完了させます。人力に比べて97%の時間削減。 実例: トヨタ自動車株式会社 で、精度と網羅性を確認できます。 サイトでスグに試せる: 3分で企業調査 にアクセス 技術詳細: GitHub で実装を公開 はじめに Zenn初のオンラインハッカソン、テーマは「AIエージェント」。GeminiのAIエージェントによる企業調査Webサービスを開発しました。このサービスは、仕事で不可欠な企業調査を、AIエージェントで革新的に効率化します。さらに、他サービスと比較して低コスト、同等以上の価値

              Geminiが変える企業調査:AIエージェントで調査費用を100分の1以下に
            • Browser Useを用いたブラウザ操作の自動化AIエージェント | DevelopersIO

              python 01agent.py INFO [browser_use] BrowserUse logging setup complete with level info INFO [root] Anonymized telemetry enabled. See https://github.com/gregpr07/browser-use for more information. INFO [agent] 🚀 Starting task: 今日の運勢について教えて INFO [agent] 📍 Step 1 INFO [agent] 🤷 Eval: Unknown - No prior goal was set. INFO [agent] 🧠 Memory: No actions have been taken yet. Current task is to find tod

                Browser Useを用いたブラウザ操作の自動化AIエージェント | DevelopersIO
              • AIがブラウザを自動で操作。OpenAIのAIエージェント『Operator』登場。|ChatGPT研究所

                2025年1月24日、OpenAIはウェブ上のタスクを自動実行するAIエージェント「Operator」を公開しました。 ユーザー専用のリモートブラウザを使ってサイトを閲覧・操作し、さまざまなタスクを自動化できます。 現在はアメリカのProユーザー向けの研究プレビュー版として提供されており、OpenAIはユーザーからのフィードバックをもとに機能を改善しながら、将来的にはPlusやTeam、Enterpriseへの展開も検討されています。 「Computer-Using Agent(CUA)」とは?Operatorの中核にあるのが、新しいモデルである Computer-Using Agent(通称:CUA) です。 GPT-4oの視覚的能力と強化学習による推論力を組み合わせることで、 画面上のボタンやフォームといったグラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)を解析し、マウスやキーボードとい

                  AIがブラウザを自動で操作。OpenAIのAIエージェント『Operator』登場。|ChatGPT研究所
                • 検索AIエージェント Feloがすごい - Qiita

                  Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 検索AIエージェント Feloを使ってみた 2025年はAIエージェント元年と呼ばれ、ソフトバンクの孫さんも3年以内にAIのエージェントが一人一人につくような時代となるといっていることも注目されてます。 検索AIエージェントの「検索代理」機能を使用しました。 ほぼプロンプトを書かずに、こういった検索に使用するテンプレートが用意されているのも使いやすいポイントです。(自分のテンプレートを作成することもできます。)(ポイント1) 今回は、私の興味のある「プログラム医療機器」についてエージェントに調べてもらいました。 普通の文章生成AIのよう

                    検索AIエージェント Feloがすごい - Qiita
                  • アクセンチュアが生成AIを軸にした新執行体制を発表 「既にほぼ全社員がAIエージェントを活用、成果を出し始めている」 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン

                    シェア 129 ツイート 0 はてブ 223 アクセンチュア株式会社は新執行体制を発表し、生成AIビジネス含めた今後の注力領域に関する記者説明会を開催した。説明会の冒頭、同社の江川社長が登壇して、今後は更に「生成AI」に軸足を置くこと、社員に寄り添う「AIエージェント」(AIバディ)を開発し、既に同社ではほぼ社員全員が「AIエージェント」を活用していることを発表した。 アクセンチュア株式会社 代表取締役社長 江川昌史氏 同社は「生成AIはこれまでの技術に比べて、普及のスピード感がまったく異なり、今後も加速度的に普及していく」と強調。ビジネス環境が大きな変革期を迎えていることを肌で感じてのことだろう。 営業、生産、購買のAI同士が対話し、議論し、経営者や従業員を支援するのが、デジタルツイン・エンタープライズのコンセプト。同社内では既にほぼ全社員が「AIエージェント」を活用している。今後は別の

                      アクセンチュアが生成AIを軸にした新執行体制を発表 「既にほぼ全社員がAIエージェントを活用、成果を出し始めている」 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
                    • Microsoft発のオープンソース版「UFO」登場! Windowsを自動操縦するAIエージェントを試す【イニシャルB】

                        Microsoft発のオープンソース版「UFO」登場! Windowsを自動操縦するAIエージェントを試す【イニシャルB】
                      • RAGで「AIエージェント」を使う手法まとめ

                        本記事では、RAGの性能を高めるための「Agentic RAG」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、エンタープライズ企業向けにRAGを提供しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、「AIエージェント」をRAGに取り入れた手法である「Agentic RAG」のサーベイ論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは?」については、知っている前提で進みます。確認する場合はこちらの記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー Agentic RAG は、RAGの新しい手法です。この論文では、「RAGにAIエージェントを使っている」とはどういう状態なのか、どんなパターンがあるのかまとめられています。クリーブランド・ステート大学の研究者らによって、2025年1月に発表された論文です。 最近、「AIエージェント」が注目されてい

                          RAGで「AIエージェント」を使う手法まとめ
                        • いまこそ学ぶLLMベースのAIエージェント入門―基本的なしくみ/開発ツール/有名なOSSや論文の紹介

                          大規模言語モデル(LLM)の応用例として「AIエージェント」が大きな話題の1つとなっています。 AIエージェントは、与えられた目的に対して、何をすべきか自律的に判断して動作します。 たとえば、必要に応じてWeb上の情報を検索して回答してくれたり、試行錯誤しながらプログラムを実装してくれたりします。…

                            いまこそ学ぶLLMベースのAIエージェント入門―基本的なしくみ/開発ツール/有名なOSSや論文の紹介
                          • AIエージェント開発を体系的に学ぶには最適の入門書「LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント[実践]入門」 | DevelopersIO

                            こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です! 自分の年末年始の課題図書にしていた「LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント[実践]入門」を読み終えて、とても良い本だと感じたので紹介したいと思います! 書籍情報 発売日:2024/11/9 著者 西見公宏さん(mah_lab) 吉田真吾さん(yoshidashingo) 大嶋勇樹さん(oshima_123) 出版社:技術評論社 前提条件 本書を読むために必要な前提条件があるため、以下で先に紹介します。 Pythonの基礎知識 本書は基本的にPythonで動くコードについて解説されているため、Pythonの基礎知識が必要になります。 Pythonの基本的な文法については解説されていないため、ご注意ください。 各種クラウドサービスへの登録 本書では、各種クラウドサービスを使って、セットアップを行う手順が解

                              AIエージェント開発を体系的に学ぶには最適の入門書「LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント[実践]入門」 | DevelopersIO
                            • Difyを使ってノーコードでAIエージェントを作成する - Taste of Tech Topics

                              こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 (詳細はリンク先をご覧ください。) 最近は GPT-4o や Claude 3 を使ったアプリを、せっせと実装したりしていたのですが、Difyの登場により「もう、これでいいじゃん」という気持ちが抑えきれていません。 今回はそんなDifyを使って、「LLM自体の知識が足りないときにGoogle検索を行って回答するチャットボット」を作ってみました。 Google検索して答えてくれる 1. 概要 1.1. Difyとは 2. 環境構築 3. アプリ作成 3.1. 各ブロックの簡単な説明 4. 動かしてみる 5. まとめ 1. 概要 1.1. Difyとは Difyは、大規模言語モデル(LLM)を活用したアプリ

                                Difyを使ってノーコードでAIエージェントを作成する - Taste of Tech Topics
                              • 人間中心設計からAI中心設計へ ~AIエージェントによって変わるソフトウェアのパラダイム | gihyo.jp

                                チャット型ソフトウェアからAIアシスタント型ソフトウェアへの変化 OpenAIが発表したChatGPTの登場から、一年以上が経とうとしています。ChatGPT API公開後の初期段階では、人間とAI(特にここでは大規模言語モデル)との単純な対話を提供するソフトウェアが中心でした。しかし今では、OpenAI GPTs(以下GPTs)やMicrosoft Copilot(以下Copilot)を代表とする、AIによる外部データへのアクセスやAPI通信によって人間を支援する「AIアシスタント型」のソフトウェアが台頭してきています。 GPTsは、ユーザー自身が好みのAIアシスタントを制作できる仕組みです。ChatGPTは汎用的な仕組みのため、特定の業務を行わせようとすると、役割や前提を含んだ長々としたプロンプトを入力する必要がありました。その点でGPTsは、AIに対する指示だけでなく、AIが参照可能

                                  人間中心設計からAI中心設計へ ~AIエージェントによって変わるソフトウェアのパラダイム | gihyo.jp
                                • AIエージェント拡張機能Clineがすごすぎたのでレビュー - Qiita

                                  Clineとは? VSCodeなどのIDEで使用することができるオープンソースのAIエージェント拡張機能です。 コードの記述はもちろんのこと、コマンドの入力、ブラウザの操作まで行ってくれるため、 開発効率をはるかに高めることが可能となっています。 対象読者 ・AIエージェントに興味がある ・VSCodeを使用している ・ChatGPTをよく使っている セットアップ Cline拡張機能の追加 Cline (prev. Claude Dev)をインストールします。 キーとモデルを設定 左のタブからClineを選択します。 OpenAIを選択し、APIキーを入力しモデルを設定します。 以上で設定は完了です、続いて使い方に移ります。 使い方 権限の設定 Auto-approveのテキストをクリックして様々な権限の設定が可能です。 今回は全て許可する設定にしています。 認識させるファイルやディレクト

                                    AIエージェント拡張機能Clineがすごすぎたのでレビュー - Qiita
                                  • UnityとDifyで自分専用のAIエージェントを作成する - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog

                                    この記事は弁護士ドットコム Advent Calendar 2024の 20 日目の記事です。 こんにちは。弁護士ドットコム株式会社リーガルブレイン開発室の井出です。 今年も AI 絡みの話題が尽きない年となりましたが、皆さんは何が一番重要な話題だと思いましたでしょうか。それら数ある中で、私は AI エージェントの発展に注目しています。 そこで趣味と勉強を兼ねて Unity と Dify とその他いろいろで自分専用の AI エージェントを作成したのでその方法をお伝えします。 AI エージェントとは 今回やりたいこと アプリの概要 構成図 完成スクリーンショット 必要なもの 開発環境 OpenAI API Unity Hub Unity Editor のバージョン Docker Desktop Dify ChatdollKit バージョン VRoid Studio VOICEVOX Azur

                                      UnityとDifyで自分専用のAIエージェントを作成する - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog
                                    • OpenAI、ブラウザ操るAIエージェント「Operator」を発表。ユーザーの代わりに複雑なタスクを処理し、ユーザーの介入も可能 | テクノエッジ TechnoEdge

                                      サム・アルトマンCEOらはYouTubeライブで実際にデモを行いました。 OpenTable、eBay、Target、Uberといったサイトと提携していますが、それ以外のサイトでも利用可能。 Operatorでは、Computer-Using Agent(CUA)という新しいモデルを採用しています。これはビジョン機能付きGPT-4oを先進的な強化学習をで鍛え、人間がグラフィカルユーザーインタフェースを操作する様子を学習しています。 ユーザーがタスクを指定すると、左側にエージェントの動作履歴、右側にブラウザが開き、操作画面を確認できます。 ChatGPTのcustom instructionsに住所などの個人情報を入れておくと、入力フィールドを自動修正してくれます。 現行バージョンはresearch previewで、利用できるのは米国のChatGPT Proユーザーのみ。カレンダーの入力が

                                        OpenAI、ブラウザ操るAIエージェント「Operator」を発表。ユーザーの代わりに複雑なタスクを処理し、ユーザーの介入も可能 | テクノエッジ TechnoEdge
                                      • GitHub Copilotを活用したAIエージェント Reclineを試してみる

                                        ReclineというAIエージェントを使用してみたら、GitHub Copilotを初めて使用したときの感動を思い出しましたのでご紹介します。 Reclineとは ClineというVSCode上で動作するAIエージェントがあります。様々なLLM(GPTやClaudeなど)を使用し、コーディング支援をしてくれるものです。 GitHub Copilotとは異なり、指示をするだけでコーディング、各ファイルやディレクトリの作成など行ってくれるため、GitHub Copilotより一段階上を行くAIエージェントと言えます。 Clineは前述の通り、各LLMを使用する必要があるため、別途LLMの料金がかかります。 今回検証するReclineはそのClineをVSCodeのLanguage Model APIを経由したGitHub Copilotと組み合わせて使用できるものです。 つまり、GitHub

                                          GitHub Copilotを活用したAIエージェント Reclineを試してみる
                                        • 仮想の町に解き放たれた25人のAIエージェントはどう振る舞ったか

                                          Aaron Mok [原文] (翻訳:大場真由子、編集:井上俊彦) Apr. 16, 2023, 08:00 AM テックニュース 18,780 仮想の町でAIアバターを観察した研究「Generative Agents:Interactive Simulacra of Human Behavior(ジェネレーティブ・エージェント:人間の行動のインタラクティブな像)」のスクリーンショット。 arXiv/Cornell University 研究者たちは、25人のAIアバターを仮想の町に放った。 アバターたちは、日々のスケジュールを立てたり、政治の話をしたり、デートをしたり、パーティーを企画したりしたという。 AIの専門家、マイケル・ウールドリッジは今回の発見はAGIに向けた「小さな一歩」であるとInsiderに語っている。 25人のAIエージェントたちを仮想の街に放つとどうなるだろうか? 最

                                            仮想の町に解き放たれた25人のAIエージェントはどう振る舞ったか
                                          • 国産LLM初、AIエージェントとして使える「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」を一般公開 | KARAKURI

                                            トップ セミナー・お知らせ お知らせの記事一覧 国産LLM初、AIエージェントとして使える「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」を一般公開 ~6月20日・21日開催の AWS Summit 2024 で初披露~ カスタマーサポートDXを推進するカラクリ株式会社(東京都中央区:代表取締役CEO 小田志門、以下カラクリ)は、6月20日に国産LLMの中で初めて※1Function callingとRAGに対応した「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」を公開いたします。本対応により、「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」は様々なアプリケーションを人間に代わって操作するAIエージェント※2としての活用が可能です。そのため生成AIをビジネス実装をする際に、従来の国産モデルであれば必要だった「業界・企業特有のタスクのプログラミ

                                              国産LLM初、AIエージェントとして使える「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」を一般公開 | KARAKURI
                                            • 「生成AIエージェント」の実装入門(LangChain版とLangGraph版を対比) - Qiita

                                              本記事は、2024年7月発売の書籍「つくりながら学ぶ!生成AIアプリ & エージェント開発入門」をベースに、私なりにGoogle Colabで動作する「生成AIエージェント」を実装してみた内容の解説です 上記の書籍「つくりながら学ぶ! 生成AIアプリ & エージェント開発入門」(発売日 2024/7/18) [link]、著者:ML_Bear(本名: 内田 直孝)さん を参考にしながら、自分なりにいろいろ変更を加えてみて実装してみました。 Google ColaboratoryのNotebookファイルは以下となります。 本記事では今回作成してみたプログラムについて解説します。 [1] 実装したプログラムの概要 今回の実装は、本書で紹介されているエージェント実装の1例目、第9章「インターネットで調べ物をしてくれるエージェントを作ろう」を参考にしました。 書籍の内容をそのまま写経して実装して

                                                「生成AIエージェント」の実装入門(LangChain版とLangGraph版を対比) - Qiita
                                              • 数行のコードでAIエージェントがブラウザを操作!Python×Sentientを用いたブラウザ制御 - Qiita

                                                Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

                                                  数行のコードでAIエージェントがブラウザを操作!Python×Sentientを用いたブラウザ制御 - Qiita
                                                • 対話型AIエージェントでGoogle AI Agentハッカソンの担当者を作ってみた

                                                  作ったもの カスタマーサポート全般を行う対話型AIエージェントを作成しました。 ユーザからの質問対応や新機能要望のヒアリング、さらにクレームや緊急対応受付を一括して対話型AIエージェントが担います。 AIエージェントとの対話内容は自動的に分析され、スプレッドシートで一元管理されます。新機能の要望は即座にGitHub Issueとして起票され、クレームや緊急度の高いケースはSMSで担当者へリアルタイム通知する仕組みを備えています。 対象ユーザ 今回のプロダクトの対象ユーザは、本ハッカソンの参加者および担当者になります。 ただ、このプロダクトはプロンプトを変えるだけであらゆるサービス・商品のカスタマーサポート担当をAIエージェントができるようにカスタマイズ性高く構築しています。 背景にある課題 本ハッカソンの開発プロジェクト条件に、以下のサービスを使うことが要件となっています。 参加者は自分が

                                                    対話型AIエージェントでGoogle AI Agentハッカソンの担当者を作ってみた
                                                  • JetBrainsも自律的にコーディングを行うAIエージェント「Junie」を発表

                                                    Kotlin言語やJetBrains IDEなどの開発元であるJetBrainsが、タスクを与えると自律的にコーディングを行うAIエージェント「Junie」を発表しました。 自律的にコーディングを行うAIエージェントは、GitHubの「Copilot Workspace」やCognitionの「Devin」、Googleの「Jules」などが登場しています。JetBrainsもこのAIエージェント開発競争に加わることになります。 コードを生成してテストも実行してくれる JetBrainsのJunieはJetBrains IDEの機能と統合されており、既存のコードの文脈を理解することができる上に、指定されたコーディングガイドラインに従うことができるなど、Junieがコーディングする際にもIDEの機能を用いて行うと説明されています。 下記はJunieの公式サイトのデモ画面をキャプチャしたもので

                                                      JetBrainsも自律的にコーディングを行うAIエージェント「Junie」を発表
                                                    • 低コスト&爆速でコード修正!AIエージェントを実務の開発でも試してみる

                                                      昨今、 Cline 等の AI エージェントによる開発支援を試されている方が多いかもしれません。 Ubie でも先日から Devin をトライアルしており、生成AIによる開発生産性の向上を模索している最中です。(この様子は下記記事によく書かれています) Devinはアウトプットを考えるとコストが安いとは感じますが、 Cline のようなローカルで動作するエージェントはさらに安く高速動作します。これらが Ubie の一定規模になったコードベースで動作するのか、どのようなツールが有力候補となりえるのかを軽く検証してみました。 TL;DR ローカルで動作するAIエージェントはコスト・速度・機能においてかなり活用しうる。今回は Cursor や Roo-Cline を使用して、「一定規模のコードベース」において「テストコード追加や簡単な改修」が数十~数百円程度のコストで実現 できた。ただし現状エン

                                                        低コスト&爆速でコード修正!AIエージェントを実務の開発でも試してみる
                                                      • 「マインクラフト」で最大1000人のAIエージェントが共同生活する社会実験で宗教や文化的ミームが広まったと判明

                                                        元マサチューセッツ工科大学助教授だったロバート・ヤン氏が設立したAI企業・Altera.ALは、OpenAIのGPT-4oをベースにしてゲームをプレイできる自律型エージェントを開発しています。この自律型エージェントを「マインクラフト」で共同生活させる実験「Project Sid」で、コミュニティが形成されて宗教や文化的ミームの伝播が確認できたと報告されています。 Project Sid: Many-agent simulations toward AI civilization https://digitalhumanity.substack.com/p/project-sid-many-agent-simulations GitHub - altera-al/project-sid https://github.com/altera-al/project-sid AI created a

                                                          「マインクラフト」で最大1000人のAIエージェントが共同生活する社会実験で宗教や文化的ミームが広まったと判明
                                                        • AIエージェントによる業務ヒアリングの自動化 - Qiita

                                                          Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに ChatGPTを含む生成AIが2023~24年にかけて一気に普及し、とりあえず社内に配ってみるというフェーズから、企業内の具体的な取り組みで利用されるケースが多くなってきました。 まずはRAG等でのスポット的な社内情報の問合せへの適用が多いかと思いますが、やはり業務プロセスの自動化の文脈で使えるとインパクトがあり、今後は一定の業務範囲を任せるエージェント的な使い方がどんどん増えてくると思います。 RPAが登場した時の文脈で言えば、いわゆる定型業務にしか対応できなかったものが、LLMによって思考・言語能力も持つようになったので、

                                                            AIエージェントによる業務ヒアリングの自動化 - Qiita
                                                          • 営業AIエージェント開発のリアル(0→1開発の全過程公開)|Ikeyatsu Shota

                                                            ちょっとだけ会社の説明『アポドリ』は、Algomaticの「ネオセールスカンパニー」というカンパニーで運営しています。 Algomaticは生成AIのスタートアップスタジオで複数事業を同時立ち上げしています。 シゴラクAIカンパニー → ネオセールスカンパニー new NEO(x)カンパニー Algomatic Globalカンパニー AI Transformation(AX)カンパニー と複数のカンパニーがあり、今回は、そのひとつのカンパニーであるネオセールスカンパニーの話になります。 ※上記資料のシゴラクAIカンパニーの名称が変更になりました 今回はこの1年、どのように新サービスである営業AIエージェント『アポドリ』を開発してきたか、そこで感じたことをまとめたいと思います。 2023年11月〜2024年1月:広範囲な課題探索期※2024年1月入社ですが、業務委託ですでに参画しており、2

                                                              営業AIエージェント開発のリアル(0→1開発の全過程公開)|Ikeyatsu Shota
                                                            • Rust製MCP対応AIエージェント『Goose』の技術概要 - laiso

                                                              Gooseとは何か block.github.io BlockのAIチームが開発していたAIエージェント「Goose」が先日公開された。 これは、Rustで書かれたコマンドラインとウェブサーバーのコアモジュール、それを呼び出すElectron製のデスクトップアプリという構成になっている。 ユーザーは対話型シェルやデスクトップアプリのチャットUIを通じて、Cline*1やOnlook*2のようにローカルファイルを編集しながらコーディングをアシストしてもらう。 12月時点ではコアがPythonで書かれていたが、ベータリリース時にRustで書き直された。どうやらユーザー環境にPythonをインストールしてもらう必要があるのを避けたかったようだ*3。 github.com Gooseのコントリビューターなんか大人数で作っている・・ Gooseの目新しい点は、VS Codeなどのエディタから独立した

                                                                Rust製MCP対応AIエージェント『Goose』の技術概要 - laiso
                                                              • 2024年生成AIエージェントのおすすめ論文 16選 - 襖からキリン

                                                                こんにちは! AIエージェントに一年を捧げた太田(https://x.com/ottamm_190)です。 年末のエージェント記事の第四弾です。 第一弾→ Weekly AI Agent News!から見えたAIエージェントの現在地 - 襖からキリン 第二弾→ AIエージェントビジネスの現状と今後の考察 - 襖からキリン 第三弾→ 生成AIエージェントが刺さる業務課題を探そう! - 襖からキリン 今年のWeekly AI Agents News!を更新し続けて個人的に学びがあった論文を紹介します。 特に研究者よりかはビジネス層やエンジニア層に読んで学びがありそうなのを満遍なく16本紹介します。 キリ良く15本には削れなかったですね。はい。 読者層は真ん中 ぜひ、年末にお手元の生成AIを使って読んでみてください。 質問例も載せておきます。(生成結果は確認していませんが、当時聞いたような記憶も

                                                                  2024年生成AIエージェントのおすすめ論文 16選 - 襖からキリン
                                                                • AIエージェント沼にハマるためにこの辺を見ておけば良いと思われるリソースまとめ|mah_lab / 西見 公宏

                                                                  はじめにみなさまはAIエージェントという言葉をご存知でしょうか。 ご存知ない方はとりあえずDoryさんの以下の記事を読んで頂けると良いと思う訳ですが、 ざっくりAIエージェントを定義すると、「人がいちいち指示しなくても、自分でやることを考えて、様々なツールを活用して目標に向かってタスクをこなしていくAI」をAIエージェントと呼んでいます。 AIエージェントと比較すると、ChatGPTのようにチャットを介してコミュニケーションするAIは指示待ち人間とも言えます。 どんなに高いパフォーマンスを出すのだとしても人間がいちいち指示を出さないと仕事をしてくれないのはつらいよね、という視点から、自律的に仕事をし続けてくれるAIエージェントはAI活用においてブレイクスルーを起こすのではないかと考えられています。 本当に自律的に仕事をし続けてくれるのだとしたら、ある意味従業員の代替になるわけですし、更にそ

                                                                    AIエージェント沼にハマるためにこの辺を見ておけば良いと思われるリソースまとめ|mah_lab / 西見 公宏
                                                                  • AI エージェント界隈で話題の MCP の凄さ実感!ー その特徴・技術概要・今後の展開 ー「メタ AI エージェント」実現なるか?

                                                                    MCP が盛り上がってるらしい… Anthropic が 2024年11月に発表した「Model Context Protocol(MCP)」ですが、AI エージェント界隈で結構な盛り上がりを見せています。そこで、その特徴や技術概要、将来の展望について、実際にコーディングした経験も踏まえてまとめてみようと思います。今後の開発の方向性を見るにつけ、MCP が切り開こうとしている世界とその可能性に、とてもワクワクしています。希望的憶測だと、たぶん 「メタ AI エージェント」「自律進化型AIエージェント」 にまでつながります!(後述) では手始めに、MCP について少々… MCPとは、雑に言うと、LLM が外部ツールやリソースを扱えるようにして、生成 AI の適用範囲を劇的に拡大するための オープンソース技術です。 この技術は「AI エージェント」と非常に相性が良いです。たとえば「マーケティン

                                                                      AI エージェント界隈で話題の MCP の凄さ実感!ー その特徴・技術概要・今後の展開 ー「メタ AI エージェント」実現なるか?
                                                                    • 3年後、AIエージェントは「こう使われる」 ガートナー予測

                                                                      ガートナージャパン(以下、ガートナー)は2024年1月14日、「AIエージェント」に関する最新の見解を発表した。 3年後、AIエージェントはどう使われている? 2024年後半から「AIエージェント」というキーワードの市場認知が急速に拡大している。ガートナーは、AIエージェントを「デジタルおよびリアルの環境で、状況を知覚し、意思決定を下し、アクションを起こし、目的を達成するためにAI技法を適用する自律的または半自律的なソフトウェア」と定義する。 このAIエージェントと、生成AIを利用したチャットbotやRPA(robotic process automation)とはどこが違うのか。また、近い将来、AIエージェントはビジネスでどのように使われるのか。これまで数々の予測を的中させてきたガートナーの見立てとは。 まず、ガートナーはAIエージェントの定義を拡張することで、「特定の目標を達成するため

                                                                        3年後、AIエージェントは「こう使われる」 ガートナー予測
                                                                      • AIエージェントを研究・開発していて、MCPに注目してない人はモグリだ|erukiti

                                                                        Anthropicがとんでもないものを出してくれた。Model Context Protocol(MCP)である。 強いタイトルでごめんなさい。AIエージェントに関わっていてMCP触ってない人は、たぶん忙しすぎる人なんだと思う。分かる!めっちゃ分かる!忙しいよね!!!!! ということで、AIエージェントを研究・開発してるひとは是非MCPに触れてほしい。 最低でも、仕様は把握しておくべき AIエージェントにMCPによる拡張が可能な設計を考慮すべき 現状ではClaude DesktopがMCPに対応したクライアントだ。MCPはクライアントサーバの仕組みで、tooling(旧function calling)機能を任意のサーバーで実現できるものだ。 汎用プロトコルとライブラリ集なので、OpenAIやGoogleやollamaやLM Studioなどが対応することも可能だ。特にOSSや無料ソフトの

                                                                          AIエージェントを研究・開発していて、MCPに注目してない人はモグリだ|erukiti
                                                                        • LangChain / LangGraph を活用した RAG そして AI エージェントを体験しながら学べる新著「LangChain と LangGraph による RAG・AI エージェント[実践]入門」を読んだ - kakakakakku blog

                                                                          2024年11月9日に出版される新著「LangChain と LangGraph による RAG・AI エージェント[実践]入門」を読んだ📕 RAG そして AI エージェントとは!?という疑問に対して理解を深めることができて,実際に Python コードを実行しながら体験もできる.さらに最近の論文解説すらもあって,一石二鳥🐓いや一石三鳥って言えるほどにたくさん学べる素晴らしい一冊だった❗️ 他には LLM アプリケーションを実装する前の基礎知識を整理できたり,RAG / Advanced RAG・LangChain・LangSmith の解説なども充実している.本書を手に取ったときは 496 ページもあって厚さに驚いたけど,納得のボリューム感だった. もし「普段 ChatGPT などに質問することはあるけど自分で LLM アプリケーションを実装するなんて無理〜🙅‍♂️」と感じていた

                                                                            LangChain / LangGraph を活用した RAG そして AI エージェントを体験しながら学べる新著「LangChain と LangGraph による RAG・AI エージェント[実践]入門」を読んだ - kakakakakku blog
                                                                          • ブロックが自社のAIエージェントをオープンソース化…「チーフエンジニアよりも優れたコードを書く」 | Business Insider Japan

                                                                            ブロックの共同創業者兼CEOのジャック・ドーシー。Joe Raedle/Getty Imagesフィンテック分野でスクエアやキャッシュアップなどの事業を手掛けるジャック・ドーシーの会社ブロックは、2024年1月28日にAIエージェント「グース」を公開した。開発に9カ月を要したこのAIエージェントは、コーディング支援を行うものであり、同社内では約1000人のエンジニアが使っている。同社の関係者2人が、このAIエージェントを誰でも使えるようにした理由を説明する。金融業界全体でAIエージェントの開発競争が激化する中、業界最大手のフィンテック企業が、自社のAIエージェントを誰でも使えるようにするという異例の決定を下している。 2025年1月28日、スクエア(Square)、アフターペイ(Afterpay)、キャッシュアップ(Cash App)などの事業を手がける億万長者ジャック・ドーシー(Jack

                                                                              ブロックが自社のAIエージェントをオープンソース化…「チーフエンジニアよりも優れたコードを書く」 | Business Insider Japan
                                                                            • リクルタAI | 現場の声から生まれた、 採用活動を支援するAIエージェント

                                                                              「リクルタAI」は、採用業務をトータルサポートするAIエージェントです。スカウト、書類選考、日程調整を自動化し、候補者体験を向上。企業と最適な人材を迅速にマッチングし、採用のスピードと精度を最大化します。

                                                                                リクルタAI | 現場の声から生まれた、 採用活動を支援するAIエージェント
                                                                              • エンジニアは「AIエージェントの管理者」になる? LayerX松本勇気が語る、コードを書くスキルより重要なもの - エンジニアtype | 転職type

                                                                                生成AIの主戦場は「出力品質」から「推論強化」へ移行 GPT-4、Gemini、Claudeといった主要モデルの性能が飛躍的に向上した2024年の生成AI競争について、松本さんは次のように振り返る。 「この1年間で、生成AIのモデルごとの性能差は急速に縮まりました。もはや“どのモデルが最も優れているのか”という問いには、単純な性能比較では答えが出せなくなっています。1回の出力品質を向上させる競争は、そろそろ限界に達しつつある。今後は『推論強化型モデル』の開発が主戦場になっていくと考えています」 言い換えると「論理的思考を強化するモデル」とも呼べるそのモデルの代表例が、24年9月にOpenAIがリリースした大規模言語モデル(LLM)「o1」だ。 「従来の生成AIは、ユーザーからの指示に対して即座に回答を生成する方式でした。より高度な推論が必要な場合は、会話を重ねながら少しずつ考えを深めるとい

                                                                                  エンジニアは「AIエージェントの管理者」になる? LayerX松本勇気が語る、コードを書くスキルより重要なもの - エンジニアtype | 転職type
                                                                                • アクセンチュアCEOがCESで講演、AIエージェントで「仕事のやり方変えた」

                                                                                  「AIエージェントの利用に際して、我々は仕事のやり方を大幅に変えねばならなかった」――。 米Accenture(アクセンチュア)のジュリー・スウィートCEO(最高経営責任者)は2025年1月8日(米国時間)、世界最大級のテクノロジー見本市「CES 2025」(2025年1月7~10日、米国ラスベガス)のキーノートで、企業向けのAI(人工知能)エージェントサービスを開発・提供するのに際して、同社が得た学びについて話した。 アクセンチュアはCES開幕に先立つ2025年1月6日(同)、業界特化型のAIエージェントのソリューションサービス「AI Refinery for Industry」を提供すると発表した。消費財などの収益管理用のAIエージェントやライフサイエンス領域での臨床試験を支援するAIエージェント、BtoB領域のマーケティングを支援するAIエージェントなど、まずは12種類を提供。202

                                                                                    アクセンチュアCEOがCESで講演、AIエージェントで「仕事のやり方変えた」

                                                                                  新着記事