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7件の記事
2026年3月、3つのLLMエージェントが60万行以上のコードを生成し850回の実験を実行して、Kaggleプレイグラウンドコンペティションで優勝を勝ち取った。
OpenAIはCodexにスケジュールとトリガーによる自動実行機能を追加した。Codexはこれにより、ユーザーの指示を待たずに定期的にタスクを自動実行する。
CMUなどの研究者が、AIエージェントが人間の介入を必要とする状況を学習する手法を提案した。この研究は、AIと人間の協調作業における信頼性と効率性の向上を目指している。
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。
Opus 4.6にエージェントチームを使ってCコンパイラを構築させ、ほぼ放置した結果から、自律的ソフトウェア開発の未来について学んだことを紹介。
現代のLLMは原則ではなくパターンを生成する。尊厳あるPythonはエージェントに意図を与え、コードを明示的で一貫性があり注意深く設計されるようにする。
OpenAIが複数業界のチームとLLMエージェント開発を協働し、複雑なフレームワークよりシンプルで構成可能なパターンが最も成功すると報告した。