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#LLM#Claude#VibeCoding#AI駆動開発#RAG#エージェント#プロンプトエンジニアリング#GPT-4

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#システムアーキテクチャ

4件の記事

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#エージェント#AI駆動開発#MCP#マルチエージェント#A2A#効率化#量子コンピュータ#LLMインフラ#評価フレームワーク#セキュリティ対策
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Zenn3月26日· 2分で読める中級🔥 注目

エージェント同士が会話する世界がもう目の前にある件

2026年はエージェント同士が会話するインフラが整備される転換点です。MCPやA2Aといった通信プロトコルが統一され、異なるエージェント間の協調が可能になります。同時に業界はモデルのスケール競争から「システムレベルの統合」へシフト。小型モデルの大量協調とモデルルーティングが当たり前になり、勝敗を決めるのはモデルではなくシステム全体の設計です。AI ROIと信頼性がいよいよ問われる時代へ突入します。

#エージェント#MCP#A2A
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Zenn3月17日· 2分で読める上級🔥 注目

エージェント時代の新しいインフラストラクチャ:マルチエージェントシステムの課題と解決策(2026年3月第2週)

エージェント時代に対応する新しいOS設計、マルチエージェント評価フレームワーク、統一通信プロトコルの3つの重要論文を解析します。AgentOS・MASEval・LDPが示す課題は明確—現在のエージェントシステムはサイロ化・評価方法の欠落・通信の原始性に直面しており、1970年代のOSが果たした抽象化層の役割を、いまエージェント生態系に求める局面です。フレームワーク選択がモデル選択と同等の影響度を持つという実装知見は、AIシステム構築の常識を変えます。

#エージェント#マルチエージェント#MCP
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Zenn3月12日· 2分で読める中級

NRA‑IDE:構造安全のための原則体系

AIシステムの安全性を確保するには、AIの推測と物理的事実を絶対に混用してはいけません。NRA-IDEフレームワークは、センサー値や状態遷移といった観測可能な事実だけを記録し、AI判断と矛盾する「1.0閾値」で即座に人間に引き継ぐ設計です。再帰学習やAIによる原因分析は禁止し、構造ルールは人間が固定で書く。ブラックボックス化を防ぎ、真の安全性を実現する原則体系です。

#AI駆動開発#エージェント#セキュリティ対策
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dev.to3月9日· 1分で読める上級🔥 注目

LLMs Are CPUs, Agents Are Processes — The Real Architecture of Agentic AI

Gartner予測によると2026年までに企業アプリケーションの40%がAIエージェントを搭載する見通しです。しかし本番環境での失敗は、モデル品質ではなく「エージェントの設計思想」に起因します。LLMをCPUに、エージェントをプロセスに例える著者は、ReActパターンやループ制御などシステム設計の本質を解説。デモと本番のギャップを埋める実装知見が満載です。

#エージェント#AI駆動開発#LLM
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