AI・機械学習
エージェント型AIへのヒッチハイカーガイド
The Hitchhiker's Guide to Agentic AI (arxiv.org)
要約
「エージェント型AIへのヒッチハイカーガイド」は、自律型AIシステムの構築に関する包括的な実用リファレンスです。本書は、LLM基盤から始まり、アライメントと推論レイヤー、そしてエージェント型AIの核心へと進みます。エージェント間の連携、スキルとツールの使用、マルチエージェントアーキテクチャ、開発フレームワーク、評価方法、本番環境へのデプロイまでを網羅しています。各章は、厳密な理論的基盤と実装ガイダンス、コード例、一次文献への参照を組み合わせて提供します。
全文翻訳
コンピュータサイエンス > 人工知能
arXiv:2606.24937 (cs) [2026年6月22日提出]
タイトル:エージェント型AIへのヒッチハイカーガイド:基盤からシステムまで
著者:Haggai Roitman
Haggai Roitmanによる「エージェント型AIへのヒッチハイカーガイド:基盤からシステムまで」というタイトルのPDFを表示
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概要:
「エージェント型AIへのヒッチハイカーガイド」は、自律型AIシステムの構築に関する包括的な実用リファレンスです。本書は、最初の原則から本番環境へのデプロイまで、パイプラインのすべてのレイヤーを理解することが優れたエージェントシステムを構築するために必要であるという中心的なテーマを中心に、フルスタックをカバーしています。本書は、LLM基盤(トランスフォーマーアーキテクチャ、GPUシステム、トレーニングとファインチューニング(SFT、LoRA、MoE)、モデル圧縮、推論最適化)を、主要な焦点ではなく、不可欠な基盤として扱います。次に、アライメントと推論レイヤー(RLHF、PPO、DPOとそのバリアント、GRPO、報酬モデリング、連鎖思考やテスト時スケーリングを含む大規模推論モデルのためのRL)を開発します。後半は、エージェント型AI自体に捧げられています。トピックには、エージェント型トレーニングと軌跡ベースRL、検索拡張生成(RAGとエージェント型RAG)、メモリシステム(コンテキスト内、外部、エピソード、セマンティック)、エージェントハーネス設計とコンテキスト管理、およびエージェント設計パターンの分類が含まれます。エージェント間の連携は詳細にカバーされています。モデルコンテキストプロトコル(MCP)、エージェントスキルとツールの使用、エージェント間通信プロトコル(A2A)、および中央集権型、分散型、階層型トポロジーにまたがるマルチエージェントアーキテクチャです。本書は、エージェント開発フレームワーク、エージェント型UI設計、エージェント型タスクの評価方法、および本番環境へのデプロイで締めくくられます。各章は、厳密な理論的基盤と実装ガイダンス、コード例、および一次文献への参照を組み合わせています。
件名:人工知能 (cs.AI); 計算と言語 (cs.CL); 情報検索 (cs.IR); 機械学習 (cs.LG)
引用:arXiv:2606.24937 [cs.AI] (またはこのバージョンの場合は arXiv:2606.24937v1 [cs.AI])
https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.24937
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送信元:Haggai Roitman [メールを表示] [v1] 2026年6月22日(月)17:48:54 UTC (5,525 KB)
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