AI Agent動向 2025-1-19
そもそもAI Agentとは
https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents
ワークフローとエージェントには明確な区別がある
ワークフロー: LLMとツールが事前定義されたコードパスを通じて動く
エージェント: LLMが独自のプロセスのツールの使用を動的に指示し、タスクの達成方法を制御する
LangChain のLangGraph
Amazon Bedrock のAI エージェント フレームワーク
Rivet
Vellum
多くは余分な抽象化レイヤーを作成するようになるため大抵はシンプルにLLM APIを直接使用した方が良い場合が多い。
エージェントは必要ステップ数を予測することが不可能で、自律的な探索が必要な場合に役立つ
タスクの説明に基づいて多数のファイルを編集するSWEベンチタスク
https://zenn.dev/r_kaga/articles/e0c096d03b5781
https://zenn.dev/ubie_dev/articles/7bade4112054c8
Cursor Composer Agent
https://zenn.dev/ubie_dev/articles/624c9034cc9b43
Roo-Cline
AIコーディングツール関連の現状
https://laiso.hatenablog.com/entry/2025/01/07/045009
MCP
https://github.com/modelcontextprotocol
https://zenn.dev/yusukebe/articles/dbcf9c451b0b0e