Agent フレームワーク

Aerial-R1は、航空分野における推論とセグメンテーションのために視覚推論を強化する初の航空MLLMフレームワークである。DeepSeek-R1に触発され、ハイブリッドビューグループアドバンテージ重み付き回帰（H-GAWR）を導入し、明確な入力では一貫性を強制し、曖昧な入力では幻覚を厳しく罰することで、明示的な拒否メカニズムを実現する。VSAI-Refベンチマークでの実験により、SFTベースラインと比較してセグメンテーション精度が大幅に向上し、致命的な幻覚が減少することが示された。

本論文は、モデル固有の潜在記憶を直感的事前分布として、複数インデックスを持つエピソード記憶と統合する二重記憶フレームワークを提案する。検索条件付きの共同アラインメントで証拠を正確に再構成し、推論時にはJSD感度と信頼度プロキシに基づく学習不要のルーティングで両記憶を適応的に組み合わせる。

SLICE-Memは、オンラインでの生成LLM呼び出しを必要としない軽量な長期記憶フレームワークである。コンパクトな分類器が保持価値のあるユーザーターンを選別し、意味依存関係に基づく抽出器が簡潔な記憶エントリを生成する。Memora WeeklyとLongMemEval-Sにおいて、生成型ベースラインMemOSと近い精度を保ちつつ、総LLMトークン消費をそれぞれ92.4%と99.5%削減した。

WorldMirrorは、野外ロボット実演を高忠実度で物理的に整合した対話型デジタルツインへ変換するエージェント型Real-to-Simフレームワークであり、シミュレーションにおけるロボット学習の拡張性を高める。

IFC-SSL-Bench は、マルチスペクトルイメージングフローサイトメトリー（IFC）における自己教師あり学習（SSL）を体系的に評価するモジュール型フレームワークである。2つの異種データセット上で6種のSSL手法と4種のバックボーンを比較し、形態学的分類では5%のアノテーションで全監督ベースラインに匹敵することを示した。MoCo-v2 と ConvNeXt の組み合わせが最良で、初期化戦略はタスクの領域性に応じて使い分けるべきだと結論づけている。

本論文は、モダリティ別知覚エージェント、統合エージェント、証拠に基づく検証段階を組み合わせた追跡可能なマルチモーダル感情推論フレームワークを提案し、モデル重みを更新せずに標的型プロンプトパッチでMER2025上の4つのMLLMの性能を向上させる。

LangChainは、マーケティング・営業・エンジニアリングの各チームで内部エージェントを構築した経験を共有し、すべてのチームが行き着いた共通のレシピを5つの核心的な要素に整理した。Slack内での稼働、本人代理と固定認証情報を組み合わせたアイデンティティ、グローバルとユーザー単位のメモリ、サンドボックス内でのコード実行、そして人間による明示的な起動ではなくスケジュールやイベントで走る多数の実行である。

本記事は先週のAI分野の主要な動向をまとめている。DeepSeekは推論フレームワークDeepInferをオープンソース化し、推論コストの削減を目指す。NVIDIAはモジュール式AI工場設計DSX PODとOpenShell参照アーキテクチャを発表。MetaとSpaceXは巨額のAI投資を報告し、設備投資が急増。法律AIのLegoraは5億5000万ドルを調達した。また、マイクロソフトの自己進化型コーディングエージェント、ByteDanceの階層型言語モデルCola2、NVIDIAの自動運転知覚モデルFoundation4Dなどの研究進展や、DeepSeek、NVIDIA、Google Cloud、NVIDIA Nemotronの新製品リリースも取り上げている。

LangChainは、限られたコンテキスト窗口を持つエージェントの検索課題を、非効率な検索、一度に多すぎるコンテキスト、無関係または古い情報の3つに整理した。Deep Agentsは、読む前に検索し、巨大な結果をファイルに退避し、サブエージェントに絞り込ませることで、必要な情報だけを主エージェントに渡す。

本論文は、テキスト記述ではなく実際の実行観察に基づいて視覚スキルライブラリを整理するフレームワークおよびベンチマーク VisCurate を提案する。共有プローブ上でスキルペアに6種類の行動関係を割り当て、欠陥注入テストでは誤った統合を避けつつ真に統合可能なペアの半分以上を回復し、実際の未整理ライブラリにおける冗長性と未確認の等価主張を明らかにした。

本論文は、軽量モデルが並列探索と証拠の集約を担い、フロンティアモデルは探索の停滞時にのみ戦略的に介入する多LLMフレームワーク SpecEvo を提案する。4領域176タスクでフロンティアモデルのベースラインと同等以上を達成しつつ、APIコストを最大80%削減した。

RescaleはAWS上のAI駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）フレームワークを、Strands SDK、Amazon Bedrock、Amazon EKSと組み合わせ、夜間のエンドツーエンドテスト失敗を自動で分類・振り分けるエージェントを構築した。問題定義からステージング環境へのデプロイまで5日、数週間で本番稼働に到達し、人手によるトリアージとの分類一致率は44%から68%に向上、テスト失敗が本番デプロイを妨げる時間は20%削減された。

このチュートリアルは、フレームワークを使わず約150行のPythonで3人のエージェントからなる「夜勤」チームを構築する方法を解説する。Scoutが調査し、Quillが執筆し、Redが編集を担当する。エージェントは1つのLLMエンジンを共有し、会話ではなくファイルで作業を引き継ぎ、コードで強制されるガードレールと人間の承認デスクによって、公開前に必ずマネージャーの承認を必要とする仕組みになっている。

本論文は、共有制約を伴う動的ゲームとしてモデル化されたマルチエージェントの協調型反復タスクに対する汎用的な学習フレームワークを提案する。過去に実行された実行可能な軌道からサンプリングされた合同安全集合と各プレイヤー固有のコスト・トゥ・ゴー関数を構築し、各時刻でエージェントは既にサンプリング済みの終端状態とそこへ到達するための一般化ナッシュ均衡を共同で選択する。新しい解は、プレイヤー間で合意された協調的受入規則を満たす場合にのみ採用される。論文は再帰的実行可能性を保証し、各プレイヤーのコストが反復を通じて非増加となる条件を示す。

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：Many teams build a multi-agent AI prototype in days but hit a wall in production. This post defines five production challenges (orchestration, per-agent model selection, reliable operation, secure code execution, and monitoring) and shows how Deep Insight, an open source multi-agent system on AWS, solves each.

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：How Numan built Nu, an AI health coach, on LangGraph and LangSmith with per-category evals, simulated conversations, and safety gates on a regulatory line.

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：NVIDIA has released the full Run:ai GPU orchestration platform as open source under Apache 2.0. The release includes KAI Scheduler, CUDA 13.4 GPU fractioning, quota management, and a local Kind dev environment. The post NVIDIA Open Sources Run:ai Under Apache 2.0 for Kubernetes GPU Orchestration appeared first on MarkTechPost.

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:2610.20615v1 Announce Type: new Abstract: Adaptive optimization workflows in machine learning, federated learning, quantum machine learning, and hybrid classical quantum systems often embed controller logic directly inside task specific training scripts. This coupling limits reuse, reproducibility, safety validation, and fair comparison across execution environments. This paper presents DeepUnfolding Agent, a schema-driven FastAPI platform that exposes deep unfolded adaptive control as an external software service. External executors register a strategy schema, submit round-level diagnostic variables, receive schema-bounded control actions, execute one optimization round, and return feedback for controller update. The framework separates contr…

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:2610.20780v1 Announce Type: new Abstract: In LLM-based multi-agent systems (MAS), a local mistake can propagate as other agents build on it, turning a correctable error into a failed task. Diagnosing completed runs or repeatedly re-executing them to search for corrections does not provide a learned policy for intervening while execution is still in progress. We present Agent Runtime Inspection and Amendment (ARIA), a framework for learning when and how to repair ongoing multi-agent executions. Our key intuition is to turn execution-verified repairs into reusable supervision, moving repair search into data construction and training so that a learned model can intervene at runtime without repeatedly testing alternatives. First, we collect over 2…

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：What we shipped at Interrupt NYC and London: LangSmith AI Search, Engine v2, Trajectories, Custom Apps, Fine-Tuning, and Managed Deep Agents v0.9.

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：Where to start with agent evals, offline vs online evals, evaluator types, LLM judges, benchmarks with Harbor, multi-turn evals, and keeping costs down.

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：Long-running agents degrade as context piles up. Learn how offloading, summarization, skills, subagents, and memory keep your agent's context window focused.

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 Orange Business used LangChain and LangSmith to build Live Intelligence, a governed AI platform for agents, evals, observability, and production scale.

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：Stale code samples are a docs problem nobody prioritizes. Here's how we used the Deep Agents CLI to automate migrating inline code into testable, CI-ready examples

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：Harness engineering improved LangChain's coding agent from Top 30 to Top 5 on Terminal Bench using self-verification, tracing, and context optimization.

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：Today we’re launching Deep Agents deploy in beta. Deep Agents deploy is the fastest way to deploy a model agnostic, open source agent harness in a production ready way.

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：AI Search in LangSmith is a new way to query traces using natural language. Describe the behavior you're looking for, and LangSmith returns the traces where it happened.

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：Use ScaleDown's constrained decoding models with LangChain and Deep Agents to summarize history, compress tool results, and extract data faster and cheaper.

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:2610.12593v1 Announce Type: new Abstract: The continued improvement of large language models increasingly depends on synthetic experience, yet effective data synthesis for interactive agents requires not only executable and verifiable trajectories, but also interactions that provide learning value for the current task agent. Existing methods increasingly incorporate environment feedback, data validation, or learner failures, but still face a feedback-to-decision gap: observed weaknesses do not directly specify how future synthesis should change, or whether they can be represented by the current synthesis space. To address this gap, we propose EvoSyn, a learning-feedback-driven multi-agent framework that organizes synthesis around a revisable s…

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 includes a new API for managing reactions for your distributed agents, and a system to dynamically assign emoji responses with your instrument of choice. Learn 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：arXiv:2610.10812v1 Announce Type: new Abstract: Small language models (SLMs) have been increasingly adopted for onboard robot operation because they enable intelligent decision-making. However, existing approaches are mainly distillation-oriented and rely on enumerating representative task-solution pairs. This makes dataset construction difficult and limits generalization to diverse robot tasks whose possible forms grow rapidly. This paper proposes Skill-SLM, a framework that reformulates SLM-driven robot operation as a task-decomposition and skill-composition problem. Given a natural language task instruction, Skill-SLM decomposes the task into subtasks, selects appropriate skills from the skill library, and orchestrates the selected skills into ex…

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 Snyk transformed an internal support agent into Snyk Assist, a customer-facing AI feature powered by LangChain, LangGraph, 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：Build an agent that pays for real purchases. Restock runs in Slack on Managed Deep Agents and pays with Stripe's Link over the Machine Payments Protocol.

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:2610.08933v1 Announce Type: new Abstract: Deep-space crews cannot rely on real-time ground support for urgent off-nominal events. Initial alerts may underdetermine cause, while discriminating evidence may reside in crew observations or at locations that are unsafe, costly, or unavailable for crew inspection. We present an evidence-driven architecture for human-agent-robot teaming in Earth-independent anomaly triage. Agentic AI is treated as a stateful coordinator over bounded, inspectable services rather than as a fully autonomous vehicle controller. A triage state manager maintains hypotheses, evidence provenance, uncertainty, operational context, and tool status; a crew-facing embodied agent elicits observations and explains assessment chang…

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：Deep Agents now lets you bind tools to skills, pin skills at runtime, and reload skills mid-thread, so agents with expansive skill repositories stay context-efficient and effective.

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：LangChain just released new capabilities in Managed Deep Agents. Agents can now schedule follow-ups, reconfigure themselves on every run, and react to Slack messages.

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:2610.06971v1 Announce Type: new Abstract: Traditional data pipelines are notoriously brittle, often failing due to upstream schema drift, API contract changes, or website DOM modifications. Present observability tools only raise alerts but for human engineers, resulting in a high Mean Time to Repair (MTTR) and operational fatigue. In this paper we propose AegisFlow (Agentic Engine for Intelligent Self-healing and Graph-driven Operations for Workload remediation), a novel agentic framework that closes the loop between detection and resolution. AegisFlow uses a Watchdog agent to collect runtime telemetry and has a Repair agent to automatically create, test and deploy code patches based on Large Language Models (LLMs). The framework presents the…

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 a Retrieval Augmented Generation (RAG) application on Amazon Bedrock Managed Knowledge Base with LangChain, and see how agentic retrieval handles the multi-part questions that single-shot retrieval answers poorly. Run the same query through both paths, read the trace events, and compare what each retrieval path costs.

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：How we built a model router into Open SWE's harness that cut median cost per coding task by 64% with no measurable drop in quality, and how to build your own.

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:2609.35809v1 Announce Type: new Abstract: The rapid advancement of generative AI raises concerns about the misuse of Multimodal LLMs (MLLMs) for large-scale disinformation campaigns on social media. Despite existing research on textual disinformation, a fundamental question remains unanswered: can MLLMs be exploited to fabricate realistic multimodal fake news, and can they reliably detect it? We introduce a multi-agent framework in which a story agent, an image agent, and a critic agent collaborate to produce fake social media posts that plausibly counter true news. We apply the framework to generate over 9,000 paired multimodal news posts across science, health, and entertainment domains, and benchmark 16 open- and closed-source MLLMs for aut…

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：Today, I’m talking with Mike Cannon-Brookes, who is cofounder and CEO of Atlassian. Atlassian is one of those companies that every other company runs on — it makes important platform tools like Jira and Trello that allow people to organize and manage big teams, create shared databases of company information, and generally allow work to happen. As you’ll hear Mike say, all of Atlassian’s products are actually different expressions of a single core platform, which really shapes how Atlassian itself is structured and how those products are built. All of this means Atlassian is also right in the middle of the way AI is changing how all these companies work — AI tools might be able to look at all the different tools and systems you have and just read the…

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:2609.30450v1 Announce Type: new Abstract: Optical lens design is a complex, non-convex optimization challenge that relies heavily on human experience and intuition. Existing optimized-based automatic lens design methods struggle to navigate this vast parameter space without meticulous manual tuning. In this paper, we present LensDesigner, an autonomous agent framework that mirrors the problem-solving workflow of expert opticians. To overcome the initial cold start problem, we construct LensLib100K, an extensive optical lens library, and employ Optics-Aware Retrieval to supply physically valid structural seeds. Within an interactive physical simulation environment, the agent executes macroscopic orchestration while receiving immediate optical f…

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:2609.30294v1 Announce Type: new Abstract: Scientific presentations are more than summaries of research papers. They need to present the work in a coherent sequence, explain the main ideas clearly, and help the audience follow the presentation. We present SlideLab, a training-free multi-agent framework for generating scientific presentations from research papers. SlideLab first plans the presentation narrative, then builds and iteratively refines a shared slide deck using agents for content planning, visual generation, layout refinement, and grounding verification. In a blind human preference study, SlideLab was preferred over both open-source and commercial systems on 77% of papers while using roughly 4 times fewer inference tokens than the st…

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 LangGraph orchestrates Jev, TypeSafe AI's decision model, to build faster, cheaper production 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：NarrateAI delivers production-ready LLM quality assurance on Amazon Bedrock. This post details five techniques—adaptive pipeline orchestration, cross-account multi-model failover, real-time streaming evaluation, composite evaluation, and data accuracy verification—that reach about 99% numerical accuracy while streaming responses in real time.

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：LangChain announced new updates to LangSmith. Updates include Engine v2 with red teaming and automatic testing, a new version of Managed Deep Agents, trajectories 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：arXiv:2609.28557v1 Announce Type: new Abstract: DNA sequencing pipelines, spanning quality control, alignment, variant calling, and annotation, are now reliably executed by workflow management systems that orchestrate established bioinformatics tools at scale. What remains manual is the decision layer surrounding that execution: selecting quality thresholds appropriate to a sample and platform, adjudicating borderline variant calls, diagnosing anomalies, and determining which findings warrant expert review. These decisions are repetitive, judgment-intensive, inconsistent across operators, and frequently undocumented. This paper introduces BaseCamp, a novel agentic AI framework for automating the decision layer of DNA sequencing pipelines. The framew…

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：LangSmith Custom Apps lets you build the interface you want with your LangSmith data, publish it into your workspace, and skip the hosting, auth, and permissions work. Learn 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：LangChain introduces LangSmith Fine-Tuning and SmithTune, a CLI built for post-training models. Train specialized models without building data pipelines by hand.

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：Trajectories in LangSmith provide a conversational view of an agent session. Trajectories make trace data easy to navigate and speed up debugging for long-running agents.