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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。

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・機械学習

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
AI・機械学習

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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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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。

RAGFlowで構築する高精度なオープンソースRAG:Deep Document Understandingで実現する次世代ナレッジ基盤
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RAGFlowで構築する高精度なオープンソースRAG:Deep Document Understandingで実現する次世代ナレッジ基盤

GitHubスター48,500超えのオープンソースRAGフレームワーク「RAGFlow」を徹底解説。Deep Document UnstandingエンジンDeepDocによる高精度PDF解析、ハイブリッド検索、引用付き回答の仕組みからDocker環境構築まで網羅。