AI・機械学習 ツールは「単体」で選ぶな――HYSETが変えるLLMエージェントのツール検索
LLMエージェントのツール検索を「個別ランキング」から「集合選択」へ変えるHYSETを解説。Hypergraphによるset-level retrieval、cardinality-specific interaction、ToolBenchでの性能向上を分かりやすく整理します。
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AI・機械学習 Browser-Agent システムデザイン完全ガイド｜実装・安全設計・WebArena評価
Browser-Agentの現行mainをコード・テスト・CI/CDまで確認し、React + FastAPI + browser-use + CDP、Human-in-the-loop、SSE、安全設計、WebArena評価、Docker運用、現在の制約とスケール戦略を体系的に解説します。
AI・機械学習 Marmo Core 完全ガイド｜AIエージェント実行カーネルの設計・安全性・ルーティング
Marmo-Coreの2026年9月30日時点のmain実装をもとに、Memory・Skill・Tool・Agentの統一Resourceモデル、検索・集合選択、Policy Gateway、HITL、状態・監査、Task Budget、MCP、Agent委譲、ベンチマーク、現在の限界までを実コードと評価結果から体系的に解説します。
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。
AI・機械学習 Gemini Sparkとは？24時間働くAIに「任せていい仕事・危険な仕事」を実用目線で解説
日本でも提供が始まったGoogleの24時間型AIエージェント「Gemini Spark」を解説。できること、利用条件、料金に加え、任せてよい仕事を見極める3Rルール、実用プロンプト、費用対効果、安全な使い方まで紹介します。
AI・機械学習 Microsoft Scoutとは？Copilotを超えて「仕事を進める」常駐AIエージェントを解説
Microsoft Scoutは、メールや予定表だけでなく、PC内のファイル、ブラウザ、コマンドまで操作して仕事を進める常駐型AIエージェントです。Copilotとの違い、できること、導入条件、安全性、実践的な使い方を分かりやすく解説します。
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 OpenClawとは？自分のPCで動かすオープンソースAIエージェントを分かりやすく解説
OpenClawは、自分のPCやVPS上で動かし、TelegramやSlackなどから利用できるオープンソースのAIエージェント基盤です。特徴、ChatGPTとの違い、導入方法、活用例、セキュリティ上の注意点を2026年7月時点の公式情報を基に解説します。