AIエージェント AIエージェント：蜃気楼か、それとも真の革命か？ — ドミトリー・シェベレンコと共に
Perplexityの最高ビジネス責任者ドミトリー・シェベレンコをゲストに迎え、AI業界全体がエージェント型スーパーアプリへと向かう現状について議論する。コンシューマー向けAIの成長鈍化の背景、複数モデルを組み合わせるオーケストレーションの強み、そしてAIがもたらす真の経済的価値やプライバシーの課題まで、AI技術の最前線と今後の展望を深く掘り下げた内容である。
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AIエージェント オーケストレーションはアーキテクチャを超える：スタンフォード大学が見出したもの
LLMを制御する「ハーネス（オーケストレーション・コード）」の設計が、モデル自体の性能以上に重要であることを解説する。スタンフォード大学と清華大学の研究に基づき、適切なハーネス設計によって性能が6倍向上し、不要な複雑さを削ぎ落とす「引き算の原理」がエージェント開発の鍵となることを示している。
AIエージェント 18ヶ月後には存在しないレイヤー上でAIエージェントを構築している現実(これがあなたにとって何を意味するか)
AIエージェントのための新たなインフラストラクチャスタックが急速に形成されつつあるが、その実態を理解している者は少ない。本動画では、過去のクラウド移行やマイクロサービス化と同様の構造的転換が進行中であることを示し、エージェントが実際に機能す...
MCP GPT-5とMCPが世界モデルで失敗する理由:新たな解決策ATLAS
本動画は、GPT-5がModel Context Protocol(MCP)を介して世界モデルと連携する際に直面する根本的な問題を解明し、その解決策としてATLASアーキテクチャを提示する技術解説である。イリノイ大学の研究により、現行LLM...