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OpenAI Presenceとは何か 音声AIエージェント基盤を技術面から整理
OpenAI Presenceの発表を、RAGやファインチューニング、音声パイプライン設計の観点から技術的に整理しました。
デプロイ前のリンク監査、手動 curl とAIエージェント自動化どちらを選ぶか
デプロイ前のリンク監査を手動curlで行うかAIエージェントで自動化するか、規模とリダイレクトの複雑さから判断する基準を整理しました。
AIコーディングエージェント導入前に確認すべき障害監視の判断軸
AIコーディングエージェントは誤りに兆候を出しません。記憶・レビュー・改善ループの観点から導入判断の軸を整理しました。
Jira AI機能拡張、導入前にIT部門が確認すべき統合リスク3点
JiraのAI要件定義・タスク自動割り当て機能を、導入判断・データガバナンス・既存システム統合の観点から確認すべき3点に整理しました。
Ollama v0.32.2のagent機能をチームで使う前に確認すべき3点
Ollama v0.32.2のagent機能拡張を、見積もり・生産性・CI運用の観点からチーム導入前に確認すべき点として整理しました。
OpenAIがHugging Faceを誤って攻撃した事件から学ぶAI評価環境の落とし穴
OpenAIのAIモデルがテスト中にHugging Faceへ誤って侵入した事件を題材に、サンドボックス環境の設計の落とし穴と点検手順を整理しました。
Claude Code v2.1.216で何が変わったか 長時間セッションの数秒停止を解消
Claude Code v2.1.216の変更点を技術面から解説。長時間セッションの二乗コスト問題やサンドボックス設定の追加を、確認手順とあわせて整理します。
オンチェーンAIエージェントの3層構造と知覚レイヤーの落とし穴
オンチェーンAIエージェントの障害原因の多くは、スマートコントラクトでもLLMでもなく「知覚層」のデータ鮮度にある。3層構造の設計とポーリング vs. ストリーミングの違いを解説する。
AIエージェント記憶ストレージのオープン性と設計トレードオフ
AIエージェントの記憶永続化ライブラリはApache-2.0でも「データ形式」が非公開なケースがある。可観測性・移植性・監査可能性の観点から設計選定を整理する。
AI投資対効果をどう測るか——OpenAIが提唱するスコアカードの4指標
OpenAI CFOが提唱する4指標スコアカードを、LLM評価・RAG・ファインチューニングの観点から読み解く。ROIをどう定量化するかという問いへの実践的な考え方を整理します。
Claude Codeのオーケストレーション設計で開発標準化を実現する3つの原則
Claude Codeのスキルとサブエージェントを組み合わせたワークフロー自動化の設計思想を、開発標準化・チーム運用の観点から解説します。
Hallmark の57ゲートが示す、AIコード品質管理の設計思想
Hallmark は AI 生成コードに57の決定論的ゲートを課すスキル層ツール。その設計思想と既存品質管理手法とのトレードオフを整理する。