タグ: AIエージェント

Anthropicが公開した金融業界向けAIエージェント基盤「financial-services」完全解説——11種のClaudeエージェントとManaged Agents APIによる実装アーキテクチャ
AI・機械学習

Anthropicが公開した金融業界向けAIエージェント基盤「financial-services」完全解説——11種のClaudeエージェントとManaged Agents APIによる実装アーキテクチャ

AnthropicがOSS公開した金融業界向けAIエージェント基盤「financial-services」を徹底解説。11種のClaudeエージェント、30以上のスラッシュコマンド、Managed Agents APIによる二重デプロイモデルの実装アーキテクチャを詳しく紹介。

AIエージェントに必要なのはプロンプトではなくコントロールフローだ——決定論的設計でLLMの信頼性を高める「サンドイッチアーキテクチャ」入門
AI・機械学習

AIエージェントに必要なのはプロンプトではなくコントロールフローだ——決定論的設計でLLMの信頼性を高める「サンドイッチアーキテクチャ」入門

LLMエージェントの信頼性を高める「サンドイッチアーキテクチャ」を解説。プロンプトのMANDATORY頼みを卒業し、決定論的な前後処理レイヤーでLLMを挟む設計パターンで安定稼働を実現する方法を紹介。

Amazon Bedrock AgentCore 完全ガイド:AIエージェントの構築・デプロイ・運用を40代エンジニアが全力で解説するヨ!!
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Amazon Bedrock AgentCore 完全ガイド:AIエージェントの構築・デプロイ・運用を40代エンジニアが全力で解説するヨ!!

Amazon Bedrock AgentCoreの全9サービスをわかりやすく解説。Runtime・Memory・Gatewayなど「実行」「記憶と接続」「品質と安全性」の3グループに整理し、Python+Strands Agentsによる実装例も紹介。AIエージェント開発の壁を乗り越えるための完全ガイド。

プロンプトエンジニアリングの"次" — コンテキストエンジニアリングが変えるAIエージェント設計の常識
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プロンプトエンジニアリングの"次" — コンテキストエンジニアリングが変えるAIエージェント設計の常識

AIエージェントが壊れる4つの失敗パターンを体系的に解明します。コンテキストエンジニアリングの定義と登場背景から、RAG・メモリ3層設計・マルチエージェントのコンテキスト分離まで、今日から使える設計パターン5選をPythonコードとともに実践的に解説します。

LangGraph vs AutoGen vs AgentScope — 3大エージェントフレームワークを原理から比較する
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LangGraph vs AutoGen vs AgentScope — 3大エージェントフレームワークを原理から比較する

LangGraph・AutoGen(→Microsoft Agent Framework)・AgentScopeの3大AIエージェントフレームワークを設計哲学から徹底比較。2026年最新動向・7軸横断比較・ユースケース別選定ガイド・コードサンプルまで網羅。

awesome-llm-appsから学ぶLLMアプリ設計パターン完全ガイド【2026年版】
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awesome-llm-appsから学ぶLLMアプリ設計パターン完全ガイド【2026年版】

GitHubスター10万超のawesome-llm-appsから学ぶLLMアプリ設計パターンを徹底解説。RAG・シングルエージェント・マルチエージェントの実装例と設計判断の考え方を2026年最新トレンドを交えて体系的に紹介します。