はじめに：2026年の「反逆者」 もし2年前（2024年）に、あるAIエンジニアが「未来のトップクラスのAIエージェントは、もはやPythonを使わず、LangChainにも依存せず、Webページを書くためのTypeScriptで構築されるだろう」と言ったとしたら、同業者たちはそ…

AIエージェントのアプリケーション開発分野では、よく次のような疑問を耳にします： なぜAIエージェントの技術フレームワークは、実は2022年10月のReAct論文ですでに確立されており、その後2024年にはMCPも登場し、2025年初頭にはA2Aプロトコルが登場してい…

大規模言語モデル（LLM）技術の急速な進化に伴い、私たちはAIアプリケーション・アーキテクチャの転換期という重要な節目に立っています。もし2024年がエージェント（AI Agent）概念の爆発的な「元年」であるならば、2026年はエージェントシステムが真に成熟…

現在、大規模言語モデル（LLM）が外部のツールやAPIと連携する機能は、その可能性を飛躍的に高める要素として注目されています。しかし、その連携方法は各モデルやプラットフォームごとに異なり、開発者にとっては非効率な状況が生まれています。 この課題を…

大規模言語モデル（LLM）の進化により、私たちの仕事の進め方や情報との関わり方は大きく変わりつつあります。特に、LLMが単なる「質問応答ツール」から、自律的にタスクを実行する「エージェント」へと進化する中で、ドキュメントのあり方も再考する必要が…

生成AI技術の急速な発展に伴い、AIエージェントは研究室から現実世界へと進出し、ますます複雑なタスクを担うようになっています。では、信頼性が高く効率的なAIエージェントを構築するには、どのような方法があるのでしょうか？現在、実用的な技術ロードマ…

以下、2025年4月時点での主要なLLMのFunction Calling対応状況を、国・地域ごとにクローズド／オープンソース別に一覧化しました。日本国内のモデルについては、PLaMo β版とKARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1にも一覧に追加しています。 米国 国・地域 モデル…

LLM（大規模言語モデル）における Function Calling 機能は、言語モデルが「外部関数（APIなど）を呼び出すような応答」を生成するための仕組みです。この機能により、LLMは「ただの文章生成」だけでなく、プログラム的な動作を起こすための構造化された命令…

一、定義 1. 中央集権型マルチエージェントワークフロー（Centralized Multi-Agent Workflow） 1つの中央スケジューラー（Scheduler / Orchestrator）が複数の専門エージェントを統一的に調整する方式です。各エージェントは特定のタスク（検索、計画、ライ…

AIエージェントの開発および運用において、「APIコールブラックホール」と呼ばれる潜在的な問題が存在する。この問題は主に、高頻度なAPIコールによるリソース消費、コスト増大、およびセキュリティリスクなどの形で現れる。以下に詳細な分析を示す。 1. API…