最初に表明しておくと、自分はCloudflareの社員である。 AIエージェント時代にCloudflareは最適なプラットフォームである！今回はCloudflareがなぜAIエージェントに向いているかを紹介する。 AIエージェント時代のアーキテクチャ AIエージェントを構築するためのアーキテクチャについて考えてみる。 クラウドはAI時代を想定していない Cloudflareは今年の4月に出したブログ記事で強く言っていてる。 インターネットは元々、AI時代を想定してつくられていません。クラウドも同様です。 スマートフォンの登場で端末が大量に増えた。一つのアプリケーションをたくさんのクライアントに配信しなくてはいけない。そこでコンテナの技術を使ってアプリケーションをスケールさせた。1対多だ。これがいわゆる「クラウド」である。 AI時代では1対1になる。それぞれのエージェントが一人のユーザーを担
AI関連の話題ではChatGPTやClaudeなどのクラウドベースのサービスが注目されがちですが、外部に情報を漏らすことなくAIを実行できるローカルAIの開発も盛んに行われています。プライバシー重視ブラウザ「Brave」の開発元もローカルAI関連の開発に取り組んでおり、ローカルAIエージェントの無駄な実行を中断してバッテリー消費を抑えるシステム「AgentStop」を開発したことが2026年5月28日に発表されました。 AgentStop: Terminating Local AI Agents Early to Save Energy in Consumer Devices | Brave https://brave.com/blog/agentstop/ ローカル環境でAIを実行する場合、当然のことながら自分のPCの計算リソースやバッテリーを消費することになります。単純なチャット用途に
An open protocol enabling communication and interoperability between opaque agentic applications. The Agent2Agent (A2A) protocol addresses a critical challenge in the AI landscape: enabling gen AI agents, built on diverse frameworks by different companies running on separate servers, to communicate and collaborate effectively - as agents, not just as tools. A2A aims to provide a common language fo
今回は一気に「MCPなにもわからない」から「MCP完全に理解した」に一気にレベルアップすることを目的に書いています。 そのために以下をモリモリに解説していきます。 ModelContextProtocol(MCP)とは？ MCPがあることでできること MCPを実装するライブラリmodelcontextprotocolを使ってチュートリアル 実装のためのネゴシエーションや通信プロトコルの説明も踏まえてのチュートリアルです。 CursorへのMCPサーバーの登録方法 MCPがどのように動作してツールが使われるのか？ FunctionCallingとの違い MCPって単語聞きすげてわからないままに嫌になっている人はこれを読むことで解放されてください。 ModelContextProtocol(MCP)とは？ まずはイメージを見てもらうとわかりやすいと思います。 (https://modelcon
はじめまして！ Devinを導入して昨日から社内で試験的に利用し始めたのですが、すごすぎて1日中Devinと会話し続けてガチ恋沼ハマりしてしまった、コクヨ開発エンジニアの伊藤と申します。 このすごさを少しでもみなさんに共有したく、記事を書くことにしました！ 自立型ソフトウェアエンジニアリングAIのDevinの紹介の記事になります！ Devinって？Devin（デビン）とは、AIスタートアップCognition社が開発した完全自律型のソフトウェアエンジニアリングAIです。 従来のテキスト対話型の生成AIとは異なり、指示をもとに自律的に一連のソフトウェア開発作業をこなしてくれるAIエージェントです。 Devinの推しポイント語らせてください！1日中触れ合って感じたDevinのすごさを事例を交えていくつか紹介します！ 判断が必要なときに指示を仰いでくれる！「detektのバージョンアップを行う」
あれから進化的マージの試行錯誤を繰り返していたが、ついに相当性能が高そうなモデルが生まれた。 Umievo-itr012-Gleipnir-7Bである。 umiyuki/Umievo-itr012-Gleipnir-7B · Hugging Face ElyzaTasks100の平均スコアは3.91に達して、ついにGPT-3.5Turboのスコア（3.88）を上回ってしまった。 ただし、スコアが上回ってるからと言って性能が勝ってるというわけではない事に注意して欲しい。例えるなら、身長が高いからと言って強いわけではないみたいな話である。 前回の記事では少し誤解を招く書き方だったかもしれないが、そもそも7Bの小型日本語LLMなんてのは基本的にドアホである。間違ってもChatGPTの代わりに使えるなんて考えてはいけない。 とは言うものの、単なるドアホではスコア3.91なんて取れないという事もまた
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