ブログ記事

• インテリジェントエージェントの構築 ---- コンセプトからデプロイメントまでの実用的なフレームワーク 実用的な6段階の方法論を使用して、現実的なタスクの定義から本番環境での展開と反復まで、真の価値を提供するAIエージェントを構築するための包括的なガイド。

• ツールを超えて ---- 技術的卓越性と人間中心設計によるAI製品の構築 技術的卓越性、コンテキスト管理、人間中心の設計原則を通じて、機能的なツールから意味のある仲間へのAI製品の進化を探る

• MemOS----第一級オペレーティングシステムとしてのLLMメモリ管理の革命 MemOSが革新的なメモリアーキテクチャを通じて、メモリを第一級リソースに昇格させ、知識保持、コンテキスト管理、個人化されたAI相互作用における重要な課題を解決することで、LLM機能をどのように変革するかを探る。

• コンテキストエンジニアリングの台頭--次世代AIエージェントの基盤構築 コンテキストエンジニアリングがAIエージェント開発をどのように変革し、実用的な洞察と実世界のアプリケーションを通じて、プロンプトエンジニアリングと堅牢なエージェントアーキテクチャの間のギャップを埋めるかを探る

• マルチエージェント協調の芸術：Anthropicの研究システムエンジニアリングに関する深い考察 Anthropicのマルチエージェント研究システム構築経験に関する包括的な考察、現代のAIシステムアーキテクチャ設計、エンジニアリングの課題、実用的な洞察を探る。哲学的意義から技術的実践まで、アーキテクチャの知恵から将来の展望まで、この記事はマルチエージェントシステムの設計原則と実装アプローチの徹底的な分析を提供する。

• インテリジェント協調の新時代の開始：agent-2-agent（A2A）通信フレームワークの詳細解説 Googleのagent-2-agent（A2A）通信フレームワークの深い探求、そのコア設計原則、キーコンセプト、MCPモデルとの違い、企業級の堅牢なアプリケーションを実現する方法の分析。A2Aがエージェント間のシームレスな協調を可能にし、インテリジェント自動化の新時代を開くことを理解する。

• AutoGenとMCP： 強力なマルチエージェントシステムの構築 AutoGenフレームワークにおけるMicrosoftのModel Context Protocol（MCP）の深い探求と、Jira MCP、Confluence MCP、Github MCPを使用して強力なマルチエージェントシステムを構築する方法。

• AI Agent このブログは、李飛飛教授らによる論文「Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction」のエージェントアプリケーション部分の簡潔な要約である。

• Agentic AI：新しいインテリジェンス時代を開く鍵 OPENAIの論文「Practices for Governing Agentic AI Systems」の要約で、Agentic AIの潜在的な利益とその安全性を維持する方法について議論する。

• Agentic Document Extraction：次世代インテリジェント文書情報抽出技術の詳細解説 Landing AIのAgentic Document Extractionは従来のOCRの限界を突破し、様々な複雑な文書から構造化された情報をより賢く、より正確に抽出することを可能にする。この技術は、視覚的定位、チェックボックス抽出、高度な画像解析、PDFからASCIIへの変換などのコア機能を持つ。

• Model Context Protocol MCPは、データ統合のためのユニバーサルプロトコルフレームワークで、信頼性を向上させ、AIアプリケーションのイノベーションと実装を加速する。

• A2A----エージェント相互運用性の新時代の開始 このブログ記事では、インテリジェントエージェント間のシームレスな相互運用性を可能にするように設計されたオープンスタンダードとプロトコルである、GoogleのA2A（Agent to Agent）フレームワークを紹介する。