Redditにちょいちょいこういうスレが定期的に上がる Best Agentic AI Framework to use in Production 紹介されていたものをChatGPTにリストアップ・サマリにしてもらった 以下は、スレッド内で言及されている各エージェントフレームワークについて、投稿者の発言から抽出した特徴・感想・メリット・デメリットをまとめたレポートです。 1. Langgraph 特徴・概要 フレームワークとしては多機能だが、設計思想が複雑で、内部で多数の依存関係を必要とする。 感想・メリット 機能は充実しているため、細かいカスタマイズやツールサポート（例: Microsoft Office文書処理、FAISS/ChromaDBなど）が期待できる。 デメリット 概念的に理解が難しく、依存関係が多いため学習コストが高い 実装が「fragile」（壊れやすい）との印象があり、
シンポジウムで講演する西田昌司参院議員＝３日、那覇市の沖縄県男女参画センター「てぃるる」（川瀬裕也撮影） 憲法記念日の３日、沖縄県神社庁や日本会議沖縄県本部などが主催する「憲法シンポジウム」が那覇市内で開かれ、西田昌司参院議員と国場幸之助衆院議員が憲法改正をテーマに講演を行った。 西田氏は、「日本人にとって一番大切なのは価値観や歴史観」だが、「そのために必要不可欠な家族や教育を破壊し、日本解体を象徴しているのが今の憲法だ」と語った。その上で、「憲法議論をする前に、なぜこのような憲法を持つに至ったか、正しい歴史をしっかりと知ることが大切だ」と訴えた。 国場氏は、安定的な皇位継承を巡る議論について、「次世代の皇位継承者が（秋篠宮）悠仁親王殿下おひとりだけなのは、日本にとって最大の危機だ」と指摘。野党などから、皇族の女性と結婚した一般男性を皇室に入れるよう求める声が出ていることについては、「歴史
2025年4月に、プレジデントオンラインで反響の大きかった人気記事ベスト5をお送りします。政治・経済部門の第2位は――。 ▼第1位 備蓄米が消えていく…｢コメの値段は下がらない｣備蓄米の9割を"国内屈指の利益団体"に流す農水省の愚策 ▼第2位 やっぱり｢消えたコメ｣はありませんでした…｢コメはある｣と言い続けた農水省の姑息すぎる"手のひら返し" ▼第3位 日本は関税を下げる｢最強の切り札｣を持っている…トランプ大統領が喉から手が出るほど欲しい"日本の技術" ▼第4位 トランプ関税の"最大の犠牲者"はアメリカ人…米紙が報じた｢日本車に勝てないアメリカ車｣の不都合な真実 ▼第5位 新宿区では｢11億円の税金｣が日本人の負担に…全国で常習化する｢外国人の診療費踏み倒し｣を放置していいのか 3月31日、江藤拓農林水産大臣は「消えたコメ」の調査結果を公表した。キヤノングローバル戦略研究所の山下一仁研
アメリカのIT大手、マイクロソフトの創業者、ビル・ゲイツ氏は、アメリカ政府などが対外援助を減らしているとして、みずから設立した財団を通じて2045年までに2000億ドル以上、日本円でおよそ29兆円以上を投じて貧困対策などを進める計画を明らかにしました。 この計画は、ビル・ゲイツ氏が設立した財団が8日、声明を発表して明らかにしました。 計画では、財団が活動を終了する20年後の2045年末までに2000億ドル以上、日本円でおよそ29兆円以上を投じて、栄養不足などで命を落とす母子をなくすこと、感染症の予防、それに貧困対策を進めるとしています。 支援の規模は財団がこれまでの25年で投じてきた1000億ドル以上のおよそ2倍にあたり、ゲイツ氏のほぼすべての財産が含まれるということです。 声明では「アメリカ、イギリス、フランスをはじめ、世界中の国々が巨額の援助予算を削減しており、どんな慈善団体も埋め合わ
こんにちは！ 生成AI時代には、もはやニュースサイトを使わなくても、効率的に情報を入手できるようになりました。今日はその方法についてお話しします！ ChatGPTのタスク機能が変える情報収集ChatGPTには「タスク機能」というものがあります。これは毎日同じ時間に同じタスクを自動実行してくれる機能で、ニュース収集と組み合わせると非常に効率的です。 僕は以下のようにChatGPTにタスクとして指示をしています。 1. 英語と中国語と日本語のニュースから、AIに関する最新のニュースを送ってください 2. 英語と日本語の概要を貼り付けてください。そして、ニュースの内容を要約してください。 3. 英語の単語は、TOEIC800点以上の水準の場合、単語の説明を日本語で説明してください 4. ニュースの背景や文脈を簡単にまとめてください。なぜ今、これが起こっているのか、という背景情報を知りたいです。
はじめに 最近話題のMCP（Model Context Protocol）記事です。MCPに関しては、同僚の李さんが素晴らしい記事を書いてくださいましたので、MCP自体の概要に関しては以下記事参照ください（お約束）。 今回は、LLMの代表的なユースケースとも言えるRAG（Retrieval-Augmented Generation）です。RAGはドキュメントから関連情報を検索し、AIの回答生成に活用する技術で、専門知識や最新情報を必要とするタスクに使われます。以前にTanuki-8BとOllamaとDifyを使って日本語ローカルRAG構築という記事でローカルRAGの構築について説明したので詳しくはそちらを参照してください。簡単なRAGの構成図としては以下となります（記事より引用）。 今回は、このRAGをMCPを使って実現します。つくるMCPサーバの中身としてはPostgreSQLでベクトル
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