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マジカルラブリー☆つむぎのピュアピュアA.I.放送局 podcast 20250908

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 関連リンク AI エージェントとはそもそも何か？ - 技術背景から Amazon Bedrock AgentCore での実装まで- / AI Agent Unicorn Day 2025 この資料は、AIエージェントの基本的な考え方から、AWSの「Amazon Bedrock AgentCore」を使った具体的な実装方法までを体系的に解説しています。AIエージェントがどういうものか、なぜ今注目されているのか、その技術的な背景から実践的な内容まで、新人エンジニアの方にも分かりやすく説明されています。 まず、AIエージェントとは、大規模言語モデル（LLM）がまるで人間のように、自分で考えて行動し、目標を達成する仕組みのことです。従来のシステムが決められた手順を実行するのに対し、AIエージェントは状況に応じて最適な判断を下し、必要なタスクを自律的に進めることができます。 このAIエージェントが実現できた背景には、LLMの「論理的に考える力（推論能力）」の大きな進化があります。「Chain-of-Thought（CoT）」という技術では、「ステップバイステップで考えよう」と指示するだけで、LLMが複雑な問題を段階的に推論できるようになりました。さらに、「ReAct（Reasoning and Acting）」のように、推論と行動を繰り返すことで、より高度なタスクをこなせるようになっています。WebGPTのように、LLMがインターネット検索などの外部ツールを自律的に使う研究も進んでいます。 また、AIエージェントは、テキストだけでなく画像や音声など、様々な情報から状況を認識する「マルチモーダル」な能力も高めています。これにより、現実世界に近い多様な情報源からフィードバックを得て、より適切な判断を下せるようになります。 AIエージェントを実際の業務で活用するには、エージェント同士や外部のシステムがスムーズに連携することが重要です。そのために、「Model Context Protocol（MCP）」や「Agent2Agent（A2A）」といった共通のルール（プロトコル）が提唱され、異なるエージェント間での協調や情報共有を安全に行えるようになっています。 AWSが提供する「Amazon Bedrock AgentCore」は、これらのAIエージェントを開発し、企業で安全かつ大規模に運用するためのサービスです。AgentCoreは、エージェントの実行環境（Runtime）、記憶（Memory）、認証・認可（Identity）、外部ツールとの連携（Gateway）、ブラウザ操作（Browser Tool）、コード実行（Code Interpreter）、監視（Observability）といった多岐にわたる機能を提供します。これにより、開発者は複雑なインフラを意識することなく、AIエージェントの開発と運用に集中できます。 この資料を通じて、AIエージェントの基本的な仕組みと、それを実用化するためのAWSのサービスについて理解を深め、今後のAI開発のヒントを得られるでしょう。 引用元: https://speakerdeck.com/hariby/ai-agent-unicorn-day-2025 ChatGPT is not an LLM - GPT is Vinci Rufus AI業界では、「ChatGPT」と「LLM（大規模言語モデル）」という言葉が混同されがちです。しかし、これらは根本的に異なる概念であり、この誤解はAIの製品開発や将来の方向性に大きな影響を与えています。新人エンジニアの皆さんも、この違いをしっかり理解することで、AI開発や利用の視点が大きく広がるでしょう。 元々、ChatGPTはOpenAIの「GPT」というLLMの単なるチャットインターフェースでした。しかし、時を経て進化し、今では「AIエージェント」という、もっと複雑なシステムになっています。LLMは、大量のテキストデータからパターンを学習し、次の単語を予測する、いわば「超高性能な文章生成機」です。一度学習が完了すると、新しい情報を自分で学ぶことはなく、過去の会話も記憶しません。そのため、同じ質問をすれば常に同じような答えを返す、ステートレス（状態を持たない）な特徴があります。これは、予測可能でスケーラブルであるという利点がある一方で、複雑な多段階のタスクや、会話の流れを理解して対応するのには限界があります。 一方、現在のChatGPTのような「AIエージェント」は、LLMをその中心的な「脳」の一部として使いつつ、以下のような様々な機能を持ち合わせています。 記憶システム: 過去の会話やユーザーの好みを覚えて、文脈に沿った対応ができます。...
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