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エンタープライズ向けエージェント AI の環境構築に必要な要素

MIT Technology Review は、業務タスクを完遂するエージェント AI に適切な CPU やデータアクセス、ポリシー対応型ツール利用などのプラットフォーム要件が必要と報告した。

Mercari Engineering の会計チームは、Cloud Functions の世代移行により Cloud Pub/Sub に 1000 万件のメッセージが滞留した事象を報告し、Cloud Run と Spanner を含むシステム全体のチューニングで解決に至った経緯を解説している。

メルカリ・メルペイの Santa チームが、ポイント還元システムの QA プロセス課題に対し、Pub/Sub Pull 型サブスクリプションを基盤とする非同期処理環境で、PR（プルリクエスト）単位での検証環境を導入した事例を紹介している。

Amazon Science は、AI エージェントのパフォーマンスはモデル自体の問題ではなく、LLM とツール間の仲介役となるハッチ（OS）の設計がボトルネックであると指摘し、意図を実行に移すシステムの重要性を強調した。