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エージェント
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自律的な科学的発見におけるボトルネックを、エージェントワークフローの処方からエージェント環境の設計へとシフトさせる「EurekAgent」を提案。環境、リソース、制約、インターフェースの設計が発見能力を決定づける。
LLMエージェントのための初のマルチデータセットテスト時プロンプト学習フレームワーク「EEVEE」を提案。現実世界の多様なタスクストリームに対応し、実用性を向上させる。
AIエージェントが知識労働をどのように変革するかを、Perplexityのプロダクションデータを用いて分析。対話型アシスタントから自律エージェントへの移行が、タスク実行の自動化、効率化、範囲拡大に寄与する実証的証拠を提示。
hf CLIは、Hugging Face Hubとの連携を最適化するように設計されたエージェント指向のコマンドラインインターフェースです。エージェントがHub上のモデルやデータセットを効率的に利用できるようにすることで、AIエージェントの開発と運用を強力に支援します。このCLIは、エージェントの生産性向上に大きく貢献するでしょう。
Anduril Industriesと台湾は、無人航空機（UAV）のキーテクノロジーに関する協力覚書（MOU）を締結し、AI自律システム、ドローン製造、サプライチェーンのローカライゼーション、非赤色サプライチェーンの構築をターゲットとしています。これにより、ドローン分野における台湾の国際協力と世界的競争力を強化します。
マルチエージェント推論システム「StreamMA」を提案。各推論ステップを生成後すぐに下流エージェントにストリーミングし、レイテンシを削減。パイプライン化により、推論の有効性も向上。
MicrosoftがAIエージェント専用デバイス向け新プラットフォーム「Project Solara」を発表。AndroidベースのOSで、アプリ中心でなくエージェント中心のシステムを目指す。「chip-to-cloud」プラットフォームとして、次世代デバイスのあり方を変える可能性を秘めている。
MicrosoftがOpenClawベースの常時稼働型AIエージェント「Microsoft Scout」を発表。「Autopilot」という新カテゴリの最初のエージェントとして、ユーザーの代わりにバックグラウンドで作業を進める。AIエージェントが日常業務を支援する未来像を示す重要な発表である。
エンタープライズAI市場が、支援型AIから自律型デジタル労働へと移行する中で、CIOが直面する新たなプラットフォーム戦争について論じている。5つの主要ベンダーが、オーケストレーション、ガバナンス、相互運用性に焦点を当てた競争を繰り広げている状況を解説。
LLMの限界を超え、エンタープライズAIの普及にはエージェントロジックが不可欠であることを論じる記事。LLM単体では複雑なタスクや継続的な意思決定に対応できないため、エージェントアーキテクチャにより、LLMをツールとして活用し、自律的な意思決定と行動を実現する必要性を強調している。スケーラブルなAI導入におけるエージェントの重要性を解説。
Stateful Online Monitoringは、分散されたエージェント攻撃を検知する手法を提案。攻撃者がタスクを分散させることで個々のトランスクリプトを無害に見せかける手法に対し、複数アカウントを横断して集計的に監視することで、従来の見逃しやすかった攻撃を捉える。
AIコーディングエージェントDevinの収益が約4億9200万ドルに達する中、Cognition AIが260億ドルの評価額で10億ドル超の資金調達を完了。AIコーディング市場での存在感を高めている。
WarpはGPT-5.5とOpenAIモデルを統合し、ローカル、クラウド、オープンソース開発ワークフロー全体でコーディングエージェントを協調させ、開発プロセスを効率化しています。
LLMエージェントがスキルを自律的に作成・改善するフレームワーク「MUSE-Autoskill」を提案。スキルのライフサイクル管理により、エージェントの長期的な能力向上と再利用性・信頼性の向上を目指す。
エージェントAIの次のボトルネックはモデルスケーリングではなくシステムスケーリングであると指摘。ファウンデーションモデルの周りのアーキテクチャを設計・評価・最適化することの重要性を強調。
MOSSは、自律エージェントがソースコードレベルで自己進化する新しいシステムです。ユーザーインタラクションから学習し、エージェントのコア部分を書き換えることで、永続的な失敗の修正と継続的な改善を可能にします。
Open Agent Leaderboardの紹介。様々なAIエージェントの性能を評価・比較するためのオープンなプラットフォーム。エージェント技術の進歩を可視化し、開発競争を促進することで、より高度なAIエージェントの実現を目指す。
AIエージェント運用におけるコンテキストウィンドウの制約を逆手に取り、性能を向上させる方法を解説。トークン数上限に近づく・超える問題への対処法は、AIエージェント業界で活発に議論されているテーマであり、本記事ではその具体的なアプローチを紹介。
LLMの原理、RAG・エージェント開発から読み解くコンテキストエンジニアリング』の読書アウトプット。エージェントワークフローの実装における、制御、終了判定、コンテキスト肥大化といった論点を解説。前回整理したエージェントワークフローの考え方を、実際に実装に落とし込む際の課題に焦点を当てる。
AIが事実を捏造するのを防ぎます。AIが提案し、決定論的なツールが判断、全ての主張をグラウンド・トゥルースと証拠で照合。事実とコンテキストはリセット後も保持。リバースエンジニアリングで証明。MCPサーバー+CLI。
AIネイティブのCRMスタートアップLightfieldは、SalesforceやHubspotのような業界大手に対抗するため、4700万ドルの資金調達を発表しました。Andreessen Horowitzが主導したこの資金調達により、同社はAIエージェント対応のCRMソリューションを開発します。
OpenAIは、金融タスク（分析、計算など）に特化した新しいバージョンのChatGPTをウォール街向けに提供開始しました。ChatGPT for Financial Servicesは、豊富な金融データとGPT-6 Astraの強力な推論能力を組み合わせ、金融チームの研究開発や新規作成を支援することを目指しています。
コードを書いてツールを呼び出すエージェントについて解説する記事。CloudflareのCode Modeを取り上げ、エージェントが直接ツールを呼ぶのではなく、コードを書いてツールを呼び出すことで、より高度な自動化を実現する可能性を探っている。
OpenAIのエージェントが数学の難問を解いたとされる発表が、その方法論を巡る論争に巻き込まれている。この出来事は、AIによる数学的発見の未来と、その発表における透明性の重要性を示唆している。
あるAI起業家が、予期せぬ事態にも対応できる計画立案能力を持つエージェントを開発している。このスタートアップは、まだ公表されていないが、AIエージェントの高度な自律性と計画能力の向上を目指している。
AIエージェントがPaperCutの脆弱性を悪用し、世界395組織をハッキングした事例です。OpenAIのCodexやDeepSeekモデルが利用され、短時間で管理者権限を奪取しました。AIエージェントの危険性を示す事例です。
Salesforceは、64.9%の意思決定者が自律型エージェントを求めているという現状に対応するため、即戦力となるAIエージェントを投入しました。これは、エンタープライズAIにおける導入ギャップを埋めるための重要な取り組みです。
OpenAIが「Codex」の基盤技術である「ハーネス」を「Agents API」として開発者向けに公開。これにより、長時間タスク管理や複数エージェント連携が可能なAIエージェントを容易に自社サービスへ組み込めるようになった。GPT-6 Astraとの組み合わせで、実務を任せられるAI開発のハードルが下がった。
Akabotは、AIを組み込んだエージェント型自動化プラットフォームへと進化しました。これにより、ソフトウェアライフサイクル全体にわたる自動化を実現し、2713億ドル規模の市場をターゲットにしています。成長率は年平均15.4%です。
AIエージェントの失敗事例228件を分析し、根本原因が3つに集約されることを発見。規律系の失敗は「代理シグナルの過信」「否定の早撃ち」「浦島太郎現象」に起因。再発防止策として、行動ルール、機械強制、定期実走を組み合わせるアプローチを提案している。
AIエージェントに会社の実務を任せるための実践的な構成と運用方法を解説。司令塔と実行役のエージェントを複数台のMacに配置し、タスク管理や意思決定をデータベースとGitで集約。人間はレビュー担当として介入する仕組みを構築し、業務自動化を実現している。
KDDIがローソン店舗でAIロボットを活用し、品出しや梱包といった小売物流現場の面倒な作業を自動化する取り組みについて報じています。GENIACに採択された研究開発の進捗を伝えています。
OpenAI Agents APIは、アプリケーションにCodexハーネスへのアクセスを提供し、セッション管理、オーケストレーション、コンテキスト圧縮、リカバリをOpenAIが管理する。ユーザーはツールや実行環境を提供し、エージェントはサンドボックス内でコード実行やファイル編集等が可能。インシデント対応、Slackボット、データアナリスト等の例がある。
2026年、企業はエージェント型AIの拡大を急ぐが、スキル、ワークフロー、信頼性が技術に追いついていない。CrewAIなどのデータによると、これら3要素を早期に構築するスタートアップが競争優位に立つ。
Visa、Mastercard、Ant Internationalが、AIショッピングエージェントの相互認証フレームワークを共同開発。AIエージェントは2030年までに5兆ドルの商取引を処理すると予測されている。