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AIエージェントのハーネスはエージェント構築の主流となり、エージェントの記憶と密接に関連している。クローズドなハーネスを使用すると、エージェントの記憶制御を第三者に委ねることになる。記憶は優れたエージェント体験の構築に極めて重要である。
LangSmithチームが、昨年のInterruptカンファレンスでCiscoやUberなどの企業がエージェントの本番導入の実態を共有し、LangSmith Deploymentの提供や新たな監視ツールの展開を行ったことを報告している。
Deep Agentsは、モデルに依存しないオープンソースのエージェントハーネス「Deep Agents deploy」をベータ版としてリリースした。同社は、本ツールが本番環境で使用可能な最も迅速な方法だと述べている。
LangChainのRahul Verma氏が、AIエージェントの効果的な運用には、組織の暗黙知を含む人間の判断を継続的に組み込む改善ループが重要だと論じている。