LLM（大規模言語モデル）に独自のドキュメントや複雑なデータを読み込ませ、特定のタスクを解かせたいと考えたことはありませんか？ LLMが未知のコンテキスト（背景情報）からルールを読み取り、自ら推論を実施する能力は「コンテ […]

現在、マルチエージェントシステム（MAS）において、エージェント間で「テキスト」を介して情報をやり取りする手法が一般的ですが、これが推論レイテンシ（遅延）を増大させる主な要因となっています。他のエージェントのテキスト出力 […]

LLMベースのエージェント開発において、「スキル」は特定のタスクを実行するための機能拡張モジュールとして広く利用されています。しかし、現状のスキルエコシステムには大きな課題があります。個々のスキルが局所的な問題解決に特化 […]

AIコーディングエージェントが急速に普及していますが、実際の開発現場ではどのように使われているのでしょうか？この記事では、現実の利用実態を分析した初の大規模データセット「SWE-chat」から、実践的なインサイトを紹介し […]

最近、LLMを利用したシステムを開発する中で、「内部知識で答えられるはずの簡単な質問なのに、なぜか外部APIを叩いてレスポンスが遅くなっている」と感じたことはないでしょうか？ LLMが外部ツールを呼び出して問題を解決する […]

大規模言語モデル（LLM）を活用したシステムを開発していると、「モデル単体は高性能なのに、システムに組み込むと思うように精度が出ない」という壁にぶつかることがよくあります。これは、システムの最終的な性能が、モデルの重みそ […]

自然言語でAIと対話しながらコードを生成する「Vibe Coding（バイブコーディング）」。Claude CodeやGemini CLIといったコーディングエージェントの登場により、プロトタイピングの開発速度は劇的に向 […]

近年、「Vibe coding」に代表される、自然言語で要件を伝えてAIが生成したコードをそのまま受け入れる開発スタイルが普及しつつあります。AIコーディングツールは高速でコードを出力します。ですが、ここで大きな問題とな […]

大規模言語モデル（LLM）を活用したコーディングエージェントが普及する中、コードを実際に実行することなく、その意味や振る舞いを正確に読み解く「Agentic Code Reasoning（エージェントによるコード推論）」 […]