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AIマルチエージェントの設計・構築(入門編)｜はち
はじめに日本企業の多くが、これまで生成AIの検証としてRAG（検索拡張生成）を試してきた状況にあると思... はじめに日本企業の多くが、これまで生成AIの検証としてRAG（検索拡張生成）を試してきた状況にあると思います。 その次のトレンドとして、AIエージェントやマルチエージェントシステムなどが来ると感じています。それに備えて、多くの企業・組織から色々なフレームワークやサービスが展開されてきています。 しかし、ReActを使うようなAIエージェントや、マルチエージェントの構築に関して業界全体でまだまだ経験が乏しく、ベストプラクティスが固まっていない状況なのではないかと思います。 私自身の経験や論文の内容などを元に、現時点での マルチエージェントシステムのイメージ 設計・構築のポイント などをわかりやすくまとめようというのがこの記事の目的となります。 1. マルチエージェントシステムとは1-1. これまでこれまで検証・構築されてきた多くのLLMアプリケーションは、RAGのようなユースケースで主に生成
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2025/01/09 リンク