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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20260728

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youtube版(スライド付き) 関連リンク Six Agent Harness Capabilities for Higher Model Performance NVIDIA Labsが公開した「NOOA(NVIDIA Labs Object-Oriented Agents)」は、AIエージェントの性能を大きく左右する「ハーネス(モデルを囲む周辺アーキテクチャ)」の設計思想を刷新するオープンソースのPythonフレームワークです。新人エンジニアにとっても理解しやすいように、NOOAでは「エージェントを1つのPythonクラス」として定義します。メソッドが機能、フィールドが状態、ドキュメント文字列がプロンプト、型アノテーションが保証された契約となり、コードレビューや単体テスト、バージョン管理といった従来のソフトウェア開発のプラクティスがそのまま適用できるのが大きな特徴です。 NOOAアーキテクチャは、モデルの性能を引き出すために「型付き入出力」「参照渡し」「アクションとしてのコード」「プログラム可能なループ制御」「明示的なオブジェクト状態」「モデルが呼び出し可能なハーネスAPI」という6つのアイデアを統合しています。特に重要なのが「参照渡し」と「長期記憶サブシステム」です。ツール実行結果をコンテキストに文字列としてシリアライズして詰め込むのではなく、ライブなPythonオブジェクトとして参照するため、コンテキストウィンドウの消費を抑え、コンテキスト圧縮なしでもセッション内のキャッシュ効率を維持できます。これにより、SWE-bench Verifiedなどのベンチマークにおいて、他のハーネスと比較して約半分のトークン数とコストで同等以上の高い正答率を達成しています。 また、記憶は単なる自動要約ではなく、エージェント自身がツールを介してSQLiteベースのストアに書き込み、クエリ、修正を行うことで構築され、背景でのリフレクション(振り返り)パスによって知識グラフとして整理されます。これにより、ソフトウェアエンジニアリング、サイバーセキュリティの脆弱性検証、未知のグリッドゲームを攻略する汎用推論(ARC-AGI-3)などの多様なドメインにおいて、最先端の成果を上げています。開発チームは、型安全で人間の目で追えるSQLiteファイルをベースにした透明性の高い仕組みにより、既存のコードレビューやセキュリティ観測のプラクティスを崩すことなく、高度な自律型エージェントを安全に構築・検証できるようになります。 引用元: https://developer.nvidia.com/blog/six-agent-harness-capabilities-for-higher-model-performance/ NVIDIA Nemotron 3 Ultra Leads Open Models on Accuracy and Efficiency in Agentic RTL Coding NVIDIAは、ハードウェアのレジスタ転送レベル(RTL)開発および検証において、オープンなAIモデル「NVIDIA Nemotron 3 Ultra」が優れた精度と効率性を発揮することを発表しました。現代のチップ設計はエンジニアリングの時間がボトルネックとなっており、正確な時間的挙動やEDAツールによる検証が求められます。そのため、単にコードを一度生成するだけでなく、シミュレーション結果やエラーのフィードバックを受けて反復修正を行うエージェント型ワークフローが不可欠です。 Nemotron 3 Ultraは、総パラメータ数550B、アクティブパラメータ数55BのMixture-of-Experts(MoE)構造とハイブリッドMamba-Attentionアーキテクチャを採用した550Bのモデルです。20兆トークンの事前学習を経て100万トークンのコンテキスト長に対応しており、アテンションコストやKVキャッシュのフットプリントを削減することで、他のオープンモデルと比較して最大5倍のスループット向上と30%のコスト削減を実現しています。 RTLタスクの評価には、現実的な生成・修正・デバッグを網羅するCVDPベンチマークと「ACE-RTLエージェント」が使用されました。ACE-RTLは、コードを生成する「ジェネレーター」、失敗原因を分析する「リフレクター」、履歴を管理する「コーディネーター」の3コンポーネントで構成され、生成・テスト・考察の反復ワークフローを実行します。Nemotron 3 Ultraをこのパイプラインに組み込んだ場合、デバッグタスクなどの特定カテゴリで100%のパス率を記録し、9カテゴリの平均でも97.1%という高い性能を達成しました。 さらに特筆すべき点は、その優れたトークン効率です。1...
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