Agent フレームワーク

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：See how Credit Genie uses OpenWiki to automate repo documentation, reduce tribal knowledge, and give engineers and coding agents searchable codebase context.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：arXiv:2609.09503v1 Announce Type: new Abstract: Rapid bespoke commissioning of the Cognitive Digital Twin (CDT) is a major challenge in reconfigurable manufacturing. Traditional digital twin (DT) construction methods primarily focus on geometric reconstruction, often neglecting the deep semantic integration and functional interoperability necessary for autonomous reasoning. This paper proposes an agent-based, AI-driven workflow to automate end-to-end CDT debugging. The system utilises LangGraph as a multi-agent orchestration engine to achieve dual-path synthesis: the semantic path extracts technical specifications from unstructured documents using Retrieval Augmented Generation (RAG), while the functional path autonomously discovers and binds to rea…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Build and launch cloud agents with the Agents API, a managed service powered by the Codex harness for orchestration, long-running sessions, and tool use.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Learn how Connections in Managed Deep Agents securely manage credentials, support per-user OAuth, and let agents act with each caller’s identity.

deepagentsはサブエージェント向けに「コンテキストモード」（isolated / fork）を導入。スーパーバイザーの会話を引き継ぐforkはプロンプトキャッシュを活かして高速・低コストになり、isolatedは独立した判断が必要な検証や並行調査に適します。worker、verifier、researcher、memoryエージェントの例を通して選び方を解説します。

HPE Zerto は Amazon Bedrock を活用し、顧客のオンプレミス環境内で動作するエージェント型トラブルシューティングシステムを構築しました。Strands Agents フレームワーク、Amazon Bedrock Guardrails、Knowledge Bases、マルチエージェントオーケストレーションにより、ライブな災害復旧データに基づいた回答を提供します。2026 年第 2 四半期のリリース以降、HPE Zerto 顧客の 20% 以上が導入し、対象ワークフローではサポートチケットが 10% 減少しました。

この研究は、高忠実度CFDで訓練された深層学習サロゲートモデルを、風洞の感圧塗料（PSP）計測を使って再学習なしで補正するデータ融合フレームワークを提案する。NASA CRM翼胴形状を対象に、CFDと実験の系統的ずれを学習し、マッハ0.85では翼面の負圧ピーク、衝撃波位置、圧力回復の予測を大幅に改善した。留出迎角での予測誤差は実測Cpレンジの2.3〜2.7%以内に収まり、直接補間よりも高い精度を示す。

UCバークレーの研究チームが公開したCUA-Liteは、コンピューター利用エージェント（CUA）を構成するエージェント、環境、軌跡、評価・訓練フレームワークを、単一のアクション空間と単一のデータスキーマに統一するオープンプラットフォーム。Lite.OSWorldはOSWorldのタスクをQEMU/KVM VMではなくDockerコンテナで実行し、メモリを4.1GBから0.9GBに削減。13モデルでVMと同等のスコアを達成し、3万以上の検証可能なタスク、15以上のベンチマーク、10以上のエージェントを備える。

本研究は、GUIエージェントが自然言語の指示を実行する際、実現不可能な指示に対して過剰に従ってしまう「実行バイアス」を明らかにする。新たにCONFLICTGUIベンチマークを構築し、推論時に矛盾の検証と行動調整を行うCONFLICTGUARDフレームワークを提案。5種類のエージェントで通常性能を保ちながら、矛盾タスクの成功率を大幅に向上させた。

arXiv:2609.02892は、決定論的オラクルが生成する反例をフィードバックとして使い、自然言語から正規表現への合成タスクにおけるエージェントの複数ターンにわたる自己修正を評価する軽量フレームワークA-CEGISを提案する。NL-RX-Turkの30タスクでは、診断的反例フィードバックが4ターン以内で90%を解決し、ゼロショット生成（17%）、汎用自己修正（27%）、エラー情報のみのフィードバック（23%）を上回った。完全な診断にハードニングを加えた実行では、最終ターンまでに隠れセットの全タスクを解決し、平均2.7ターンで成功、追加の標的型プロービング後も77%のロバスト成功率を維持した。

LLMを活用したAIティーチングアシスタントは拡張可能な教育支援を提供できるが、個人化は限定的である。本論文は、Jill Watsonなどの汎用LLM/RAGベースAIティーチングアシスタントを、モデルの再学習なしにカスタマイズするプロンプトエンジニアリング・フレームワークを提案。6つの学習者属性から96プロファイルを構成し、ブルーム分類学で質問の認知複雑性を推定して構造的プロンプトに組み込む。NLP指標と5名の人間評価により、個人化条件間で応答スタイルや構造に認識可能な違いがあることを示す。

本論文は、屋内環境で動的な3Dシーングラフを構築するためのフレームワークDSGを提案する。意味認識型3Dガウス表現とデュアルビュー描画を用いて物体変化を検出し、多粒度の視覚的文脈で空間関係推論を行う。また、AI2-THOR上に新しいベンチマークDynTHORを導入。実験では、ノード構築と関係推論の両方で既存手法を上回り、精度が向上することを示した。

新たな研究により、動画モデレーションに使用されるマルチモーダル大規模言語モデルには、一見無害な構成要素が組み合わさることで有害な意味を伝達する動画を見逃すという、合成上の安全盲点があることが明らかになった。著者らはこの現象を「分散型暗黙的害悪（DIH）」と名付け、視覚セグメント間の時間的分散型害悪と音声・視覚ストリーム間のクロスモーダル害悪の2つの形態を研究した。彼らはマルチエージェント合成フレームワークを開発し、9,000を超えるDIH動画のデータセットを構築し、30以上のMLLMを評価したところ、いずれの形態の検出にも重大かつ一貫した欠陥が見られた。実際のソーシャルメディア動画でも同様の失敗が確認され、動画モデレーションにおける実際的な課題が浮き彫りになった。

CUDA-Harnessは、自然言語から高性能CUDAカーネルを生成・最適化するための新しいフレームワークです。高レベルの意味理解と低レベルのカーネル生成を結びつける中間構造化生成を導入し、総合ベース検証により報酬ハッキングを軽減し、フィードバック適応進化により正確性を優先しながら性能を最適化します。実験により、その有効性と、LLM・ハードウェア・C-to-CUDA移行への汎用性が実証されています。

UI-Venus-2は、モバイル、ウェブ、デスクトップ環境で動作する汎用基盤GUIエージェントであり、統合されたクローズドループの推論・行動フレームワークを採用しています。環境（170以上の多言語モバイルアプリとネイティブデスクトップOS）、タスク（ディープリサーチパイプラインによる機能基盤の命令生成）、検証（視覚的キーポイントとマルチモデル投票を用いたトレースレベルおよびサンプルレベル評価）の3次元を拡張します。さらに、重大なアクションの制御された実行を保証する安全対策も統合しています。このオープンソースモデルは、実世界アプリケーション向けの汎用性が高く、検証可能で自己内省的なエージェントへの進歩を促進します。

Amazon Quick の概念実証（POC）は小規模なパイロットでは成功しても、セキュリティおよびコンプライアンスチームによる本番計画のレビューで停滞することがよくあります。本記事では、AnyCompany シナリオ（従業員 5,000 人、5 部門）を用いて、データセットシェーピング、エージェント分離、ドキュメント分類、承認ゲートという 4 つのパターンを紹介し、ガバナンスフレームワークと本番準備チェックリストも提供します。

自身で実験を設計するクオンツ研究エージェントは、後に学習する証拠を汚染する可能性があります。プリンストン大学、Ant Group、スタンフォード大学の研究者らは、AQuAを提案しました。これは、独立した2つの研究ループからなるフレームワークで、一方は暗号資産でシンボリックなアルファ因子を発見し、もう一方は米国株式で時系列モデルを開発します。AQuAは「非対称な自由」を採用しています。エージェントは制約付きDSL内で探索しますが、データ分割、特徴量、ラベル、評価器は固定されており、リークや過剰適合を防ぎます。パートIでは、因子発見は暗号資産で複合IC約0.190を達成。パートIIでは、ハイブリッドモデルが米国株式の日中データで一株あたりIC +0.0843を達成し、ベースラインを上回りました。結果として得られた戦略は、2021年から2025年にかけて+2.50のシャープレシオを維持しました。

Antigravity の Teamwork マルチエージェントフレームワークは、数学、ハードウェアシミュレーション、オープンソース最適化などで画期的な成果を上げ、7つの未解決数学問題を解決し、OS をゼロから起動する RISC-V シミュレータを実現しました。この記事では、Teamwork のアップデート、その仕組み、さまざまな協調パターンについて詳しく説明します。

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：arXiv:2608.28675v1 Announce Type: new Abstract: Video reasoning tasks such as grounded video question answering and temporal grounding require selecting temporal evidence that supports the query. In many current training setups, temporal supervision is applied through local objectives such as boundary regression or span generation, while verification is used mainly to rerank candidate segments at inference time. We study whether a frozen verifier can also guide training. Our multi-agent framework couples a trainable \emph{Grounder} with a frozen \emph{Verifier}: the Grounder samples candidate trajectories and evidence segments, the Verifier assigns query-conditioned segment scores, a group-relative policy-gradient objective favors trajectories that…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：arXiv:2608.28597v1 Announce Type: new Abstract: Online surveys are a foundational data collection instrument in a variety of fields, with attention checks serving as critical guardians of response quality. However, the rapid emergence of agentic AI (goal directed systems powered by a large language model (LLM) brain and/or a multimodal processing unit with tool-augmented capabilities) raises new questions about the robustness of these safeguards. We investigate how well agentic AI architectures can complete web-based surveys and pass standard attention checks. We evaluate a single-agent architecture capable of multimodal input processing and tool-based web interaction on a controlled survey sandbox. We analyze the problem from two perspectives. From…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Wiz PricingGet a demo Get a demo Wiz Threat Research operates honeypots across AI and ML services including LiteLLM, Flowise, LangChain, Langflow, ChromaDB, Ollama, and others. Over 90 days of telemetry, we observed sus…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Professional MIDI orchestration plugin Turn your MIDI into a full orchestra. ShevtoneAudio Orchestrator is a professional local MIDI orchestration tool built for composers working in film, trailer, television, games and…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：arXiv:2608.26238v1 Announce Type: new Abstract: Native 3D generators now recover impressive mesh geometry from a single image. However, a dense mesh stays soft where a machined object should be sharp, it carries no part decomposition, and it exposes no parameter a user could edit. To address this, we explore the paradigm of 3D shape as code, leveraging and scaling the coding ability of an LLM for 3D modeling. We introduce Procedura, a novel 3D modeling agent framework that writes an object as a procedural assembly, a parametric program whose named parts are joined by typed, machine-checkable mates. From a text prompt, the agent plans the object as an assembly graph and writes the program part by part, solving each placement from the mated frames rat…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Research August 27, 2026 For long-horizon agents, model capability alone does not determine system capability. Infrastructure orchestration multiplies what models can do. INT21’s SwarmOS tested this hypothesis on the AR…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：arXiv:2608.24934v1 Announce Type: new Abstract: Accurate field plant disease diagnosis requires reliable fusion of uncertain and conflicting perceptual evidence. We present the Hybrid Hierarchical Multi-Agent Framework (H$^{2}$MAF), combining decision-level fusion of EfficientNet-B3 and ConvNeXt-Tiny with semantic arbitration by open-weight multimodal large language models (MLLMs), Gemma 4 E4B and Qwen3.5 4B, using structured JSON evidence to generate explainable diagnoses, risk levels, treatment urgency, and financial exposure. (H$^{2}$MAF) is evaluated on 14,364 images (1,370 test images) across PlantDoc (2,922 images, 27 classes) and two non-public, continuously captured Cornell robot-acquired field datasets: Stage 2 (20 GB; 4,215 images) and Sta…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Managed Deep Agents and LLM Gateway hit public beta, plus Deep Agents v0.7, Tuned Evaluators, Bring Your Own Cloud on AWS, and LangSmith Engine upgrades.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Amazon Bedrock AgentCore Evaluations decouples agent evaluation from the framework you build on. As long as your agent emits OpenTelemetry telemetry, the service can score it, whether you use LangGraph, LlamaIndex, the OpenAI Agents SDK, Google ADK, the Claude Agent SDK, or Strands Agents. This post explains how the framework-agnostic contract works.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：You’ve shipped a working chat feature. Now comes the hard part: figuring out which framework actually fits your production architecture. The tooling landscape has fractured, and comparing AI agent frameworks in a vacuum…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Dive into LangSmith product usage patterns that show how the AI ecosystem and the way people are building LLM apps is evolving.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Reflections on how LangChain has evolved — including our products, ecosystem, and community — over the past two years, and where we're headed next.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：See how Podium tests across the lifecycle development of their AI employee agent, using LangSmith for dataset curation and finetuning. They improved agent F1 response quality to 98% and reduced the need for engineering intervention by 90%.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Our new infrastructure for running agents at scale, LangGraph Cloud, is available in beta. We also have a new stable release of LangGraph.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Build, deploy, and monitor production-grade AI agents at scale with LangChain's enterprise agentic AI platform integrated with NVIDIA.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Learn proven strategies to speed up your AI agent: reduce latency, optimize LLM calls, enable parallelism, and improve UX. Expert tips from LangChain.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：LangGraph Platform, our infrastructure for deploying and managing agents at scale, is now generally available. Learn how to deploy

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Learn how Amazon Bedrock AgentCore agents in one account can generate answers from an Amazon Bedrock knowledge base backed by Amazon Redshift Serverless in another account, without copying source data. This post covers the architecture, security boundary, and two orchestration models: a code-based Strands agent and a declarative AgentCore harness.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：We raised $125M at a $1.25B valuation to build the platform for agent engineering.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：We built WikiBench to test whether generated wikis help coding agents. Pairing a wiki with source code scored higher than source alone, at lower cost.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Why LangChain believes in open, customizable cognitive architectures over closed systems. Build reliable LLM agents with OpenGPTs and LangSmith.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Presented by Tata Communications Enterprises are deploying AI agents, voice AI, and automation across messaging, voice, and digital channels faster than the architecture meant to support it. Most of that deployment has involved attaching conversational AI to legacy systems never built for it, says Gaurav Anand, global head of the Customer Interaction Suite at Tata Communications. "In the rush to deploy AI, organizations have largely bolted conversational AI onto legacy systems," Anand says. "As a result, while many enterprises have adopted digital tools, very few have platforms that are truly integrated, scaled, and capable of seamless orchestration." That gap creates a heavy cognitive load for human agents who must piece together context across dis…

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Discover Connery: open-source plugin infrastructure for LLM apps. Secure integrations, personalization, and human-in-the-loop control for AI agents.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Qdrant and LangChain deliver production-ready RAG performance with async support, optimized resource usage, and scalable vector search for LLM apps.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Data-driven-characters is a repo for creating, debugging, and interacting your own chatbots conditioned on your own story corpora.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Access multiple LLMs, embeddings, and AI tools through Eden AI's LangChain integration. Unified API for text generation, OCR, speech-to-text, and more.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Discover how developers build LLM applications in 2023. Insights on popular models, vectorstores, retrieval strategies, and testing methods from LangSmith.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Build production-ready AI agents with LangChain. Technical guide covering OpenAI functions, tools, prompts, and architecture for Cal.ai's scheduling assistant.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Auto-evaluate LLM question-answer chains with LangChain's free tool. Generate test sets, grade answers, and optimize chain performance.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Implement OpenAI's proven RAG strategies with LangChain. Explore query transformations, routing, post-processing, and evaluation methods for optimal retrieval.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Explore how LangChain implements autonomous agents like AutoGPT and BabyAGI. Learn about planning techniques, memory systems, and agent simulations.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：arXiv:2608.23622v1 Announce Type: new Abstract: Large language models (LLMs) have shown strong capabilities in reasoning, planning, and tool use, but many scientific and engineering tasks require more than plausible text and code generation. They require understanding how a system responds to intervention, which in practice depends on controlled experimentation. In this work, we propose a multi-agent framework that enables LLM agents to conduct controlled experiments with scientific simulation models for pharmaceutical process design. Given a user query and a baseline configuration, the system constructs a structured task representation, designs experiments, executes comparative simulation, interprets the resulting outcomes, and synthesizes evidence…