#ReAct

3件の記事

autoresearchやRalph Loop — Agent Loopの全体像を整理してみた

autoresearchやRalph Loopなど注目を集めるAIエージェント系ツールの違いが分からない——そんな疑問に答える俯瞰的整理記事です。約220件の論文とOSSを調査した著者が、Agent Loopを「逐次実行型」「仮説検証型」「自己進化型」の3グループ、7つの型に分類。線形ReAct・Event Stream・木探索・制約付き実験など、各型の使い分けを代表プロジェクトとともに解説しています。実装レベルで何が違うのか、どの場面で何を選ぶべきか？が明確に理解できます。

#エージェント #Agent Loop #ReAct

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dev.to3月9日· 1分で読める上級🔥 注目

LLM은 CPU고, 에이전트는 프로세스다 — Agentic AI의 진짜 구조

LLMはCPU、エージェントはプロセスという比喩で、Agentic AIの本質を明かします。デモは動くのに本番環境で失敗する理由は、モデルではなくLLMを包むシステムアーキテクチャにあります。ReActパターンなど7つの設計パターンと実装コードで、エージェント開発の落とし穴と正しい構造を解説しています。

#エージェント #AI駆動開発 #LLM

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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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