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インゲージ開発者ブログ•3日前

Graph MemoryでAgentic Searchをさらに強化する

本記事のまとめ Agentic Searchには 前提条件 3つ が要る。さらに、検索対象の索引がLLMに渡されていれば、Latencyが改善されるという仮説を立てた SYNAPSE 論文 の脳の連想索引 (memory graph + spreading activation) を agent に索引として渡してみた 自社独自のコーパスから構築されたQを60問 × 3条件 = 180 run で検証。Medium 難度では graph 索引が turn -28% / 暫定 preference 65% で効果が見られたが、Hard 難度では効果消失 シンプルな embedding top-K…

#Graph Neural Network#AI Memory#LLM (大規模言語モデル)

関連ブログ

フレクトのクラウドblog•21日前

その変数、本当に値が入っていますか？ ～Agent Scriptの実行順序の落とし穴～

こんにちは。エンジニアの和田です。 Agentforceは、Agent Scriptの導入で、実装の自由度が格段に上がりました。プログラミング経験のある方は特にとっつきやすくなったのではないでしょうか。 Agent Scriptの文法に関しては、公式ドキュメントに一通り書いてありますし、サンプル例を見て感触を掴むこともできます。最近はそういうドキュメントをLLMに読み込ませれば、ScriptをLLMに書かせるということもできそうです。 しかし、とりあえず文法を押さえておけばいいでしょ、と思っていると、思わぬ落とし穴にはまる恐れがあります。LLMに書かせた場合も、文法的には正しくとも挙動として正…

#LLM#Agentforce#Agent Script#AI Agent
AKARI Tech Blog•1ヶ月前

【論文解説】ロングコンテキストでも高い精度で処理が可能なRecursive Language Models (RLMs)について紹介

こんにちは！ 今週はDXソリューション事業本部 Devグループ マネージャーの小倉が担当します！ LLMに長文を与えると、精度が低下するケースをよく見かけますよね。 今回は、そうした長文に対しても推論精度を維持しやすい手法である「RLMs（Recursive Language Models）」について紹介します！ 対象の論文 Recursive Language Models 1. サマリ 2. 背景：Context Rot（コンテキスト劣化）とタスク複雑性 3. 技術詳解：Recursive Language Models (RLM) の構造 3.1 REPL（Read-Eval-Print…

#LLM#論文#AI Agent#RLM
tomoima525's blog•1ヶ月前

AIエージェントを本気でチームメイトにした結果

2ヶ月前にOpenClawを開発チームに導入し、"HAL"と名付けました。それ以来、HALは以下のように進化しました。 15のスキルを習得 10以上のプロダクト仕様書を作成 トリアージにかかる時間を1週間から1分に短縮 そして、24時間休まず稼働しています。今ではチームにとって欠かせない存在です。この記事では、OpenClawがわれわれのチームでどのように機能しているか、そしてその過程で学んだことを共有します。 最初の導入 チームのフルサポート フルサイクルQA プロダクト仕様書の作成 トリアージ 2か月を経ての学び ゴールを共有する 繰り返しタスクはスクリプトに移譲する コミュニケーションの…

#OpenClaw#AI Agent#AI開発#オートメーション化
Lean Baseball•1ヶ月前

野球をAIでいい感じにしようぜ — ファンも解説者もコーチも、すべての野球人にAI Agentを提供する野望のはじまり

野球解説AI AgentをWebのプロダクトとして完成させました！ 本ブログは日本語版の解説記事です。 英語版は別途Mediumで「Bringing AI to Every Dugout — The Ambitious Quest to Build an AI Agent for All of Baseball」というタイトル*1で公開中です。 なお、スクリーンショットは海外版優先のため英語となっております。 日本語版のデモ動画はこちらをどうぞ。 youtu.be 日本語版は近日中にブログで公開する or Xでつぶやきます。 TL;DR 野球に関わるすべての人のバディとして、AI Agentが…

#AI Agent#GoogleCloud
新・日々の暮らしに疲れてない？•1ヶ月前

Engram　その5　すごいぞレセプタ

Engram その5 すごいぞレセプタ エージェントの行動によって感情が演算され、ニューロンが発火すると感情ベクトルと作業のメタ情報が飛ぶ ニューロンA（抑制） ↓感情ベクトル -> ニューロンB（蓄積と減衰） -> 次段へ（感情ベクトル+メタ情報） ↑ ニューロンC（メタ情報監視、発火難易度の調整） 具体的にどういうデータかというと。 { メタ情報「停滞60%、失敗30%、達成10%」 感情ベクトル「疲れ：0.6 焦り：0.5 喜び：0.1 以下略」 } という感じ さて、こういう情報を受け取った時に受信側ではどのような機能を紐づけていて、どれを実行するのかというロジックがいる。それは今まで…

#engram#MCP Server#qdrant
新・日々の暮らしに疲れてない？•1ヶ月前

Engram　その4　ニューロントライアングルふたたびみたび

Engram その4 ニューロントライアングルふたたびみたび 「クロード君の行動からクロード君の感情を推定し、感情をモニタリングする神経モデルを通して、機能をトリガする」 AIエージェントの感情をベクトルで表現する。これは以前もやったからそれほど迷いがない。（phi-agent + mycelium project） ファイルが見つからない → 焦りがたまる 疲れる 何かに成功する → 嬉しい 作業時間蓄積 → 疲れ とかそういう感じで、クロード君に相談しながら決める。 Claudeが作業を続けている内に実行コマンドの履歴からエージェントの「今の気持ちベクトル」が変化する。 次それを 神経モデ…

#engram#生物モデル
APC 技術ブログ•2ヶ月前

MS Learnで実践！Microsoft FoundryとVS Code拡張機能でAIエージェントを構築・連携する

こんにちは。クラウド事業部の遠見です。 本記事は、Microsoft Learn（以下、MS Learn）のラーニングコースを実際に受講・検証したエンジニアが、内容をできる限り客観的に共有することを目的に作成しました。 アイキャッチ画像はイメージです。画像内のロゴや名称は各社の商標または登録商標です。 前回に続いて、MS Learnのラーニングコースで学習しています。 今回は、以下のコースで実際に環境を構築して、Microsoft Foundry（旧Azure AI Foundry）ポータルとVS Code拡張機能を使用してAIエージェントを構築・デプロイするハンズオンを行いました。 lear…

#Azure#Microsoft Foundry#AI Agent
APC 技術ブログ•2ヶ月前

今からでも遅くない GitHub Copilot CLI 入門 ~ 祝 GitHub Copilot CLI GA ~

はじめに GitHub Copilot CLI とは 対応プラン セットアップ方法 インストール 起動 基本的な使い方 通常のチャットモード（デフォルト） Plan モード Auto Pilot モード 利用可能なコマンドなどの確認 shell コマンドの実行 コマンド実行の承認 カスタムインストラクションやカスタムエージェント 初心者が押さえておきたい基本のベストプラクティス Plan モードを積極的に活用する 適度にセッションをクリアする まとめ 参考情報 ACS 事業部のご紹介 はじめに ACS 事業部の井田です。皆さん、GitHub Copilot 活用していますか？ GitHub C…

#GitHub Copilot#AI Agent#AI駆動開発