AI・機械学習 LangGraphとは？AIを「賢いチャット」から「止まっても再開できる業務システム」へ変える仕組み
LangGraphは、AIの処理を状態・ノード・分岐で管理し、失敗後の再開や人の承認を実現する実行基盤です。仕組み、向いている用途、最小コード、本番で事故を防ぐ設計ルールまで分かりやすく解説します。
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AI・機械学習 MCPとA2Aは競合ではない――役割の違いと正しい使い分け
MCPとA2Aは競合する規格ではありません。AIとツールをつなぐMCP、エージェント同士をつなぐA2Aの役割、実務での判断基準、併用構成、導入時の注意点を分かりやすく解説します。
AI・機械学習 AIエージェントでは「プロンプト」よりエージェントハーネスが重要になった――賢さを仕事に変える設計
AIエージェントの品質は、プロンプトの言い回しだけでは決まらない。ツール、記憶、権限、再試行、完了検証、評価を担う「エージェントハーネス」が重要になった理由と、実務での改善方法を解説する。
AI・機械学習 MCPがAIエージェント連携の「事実上の標準」になった理由｜A2Aとの違いと導入時の注意点
MCPはなぜAIエージェント連携の事実上の標準になったのか。A2Aとの違い、導入効果、向いているケース、認証・権限・監査など実務上の注意点まで分かりやすく解説します。