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Designing Multi-Agent Systems

Designing Multi-Agent Systems

この本の所有者

(5.0)
1人が登録
148回参照
12時間前に更新

書籍情報

ISBN:
9798993101200
ページ数:
372ページ
参照数:
148回
登録日:
2026/04/11
更新日:
2026/05/21
所有者:
taka_aki taka_akiさん

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📝 レビュー (taka_akiさんのレビュー)

評価:
5/5
レビュー:
めちゃくちゃ勉強になりました。

マルチエージェントシステムに関して、これでもかってくらい網羅的に説明されています。サンプルコードのリポジトリもあるので非常に具体的です。最後の具体例(非構造化データ分析ワークフローエージェント、ソフトウェアエンジニアリングエージェント)も非常に勉強になります。

著者の方はMicrosoftのエージェントフレームワークAutoGenを開発された方です。

以下はメモ:

・エージェント(推論、ツールによるアクション、コミュニケーション、適応可能なAIシステム)、マルチエージェントシステム(それぞれが特殊能力を持ち、協働する複数のエージェント)、ツール(エージェントの能力を拡張するAPI、コード実行、検索のような外部機能)の違い
・エージェントはAIモデル、メモリー、ツールから構成され環境を認識し、環境に働きかける
・どのようなタスクを達成させたいのからスタートして、アーキテクチャを検討すべき
・エージェントは自律パターンだけではなくワークフローパターンもある。動的なプランニングや柔軟性でなく、確実性を求めるのであればワークフローの方が合理的
・フロントエンドはReact、streamlitはプロトタイプ向け
・評価駆動開発が重要、評価を後回しにしたら大変なことに
・最適化のループ:計測、分析、修正、検証の繰り返し
・タスクによっては、シンプルなモデルがマルチエージェントを上回る。場合によってはマルチエージェントシステムが不要なことも
・エージェントは、保有しているツールとその使用法をガイドする指示以上の能力を持ちません

読書履歴

2026/05/21 372ページ 読了
2026/05/21 338ページ
2026/05/21 294ページ Ch12 done
2026/05/21 288ページ
2026/05/20 278ページ
2026/05/20 272ページ
2026/05/19 270ページ Ch11 done
2026/05/18 260ページ
2026/05/18 258ページ
2026/05/17 255ページ Ch 10 done
2026/05/17 237ページ
2026/05/15 229ページ Ch9 done
2026/05/14 224ページ
2026/05/13 217ページ Ch8 done
2026/05/12 208ページ
2026/05/11 202ページ
2026/05/10 192ページ Ch7 done
2026/05/10 171ページ
2026/05/09 167ページ Ch6 done
2026/05/08 152ページ
2026/05/06 143ページ Ch5 done
2026/05/04 126ページ
2026/05/04 125ページ
2026/05/04 124ページ
2026/05/04 123ページ
2026/05/04 122ページ
2026/05/04 121ページ Ch4 done
2026/05/04 88ページ
2026/05/03 76ページ
2026/05/01 66ページ Ch3 done
2026/04/30 48ページ Ch2 done
2026/04/29 30ページ
2026/04/28 29ページ Ch1 done
2026/04/27 16ページ
2026/04/26 12ページ
2026/04/24 4ページ
2026/04/23 1ページ

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taka_aki
taka_aki Lv.307

めちゃくちゃ勉強になりました。

マルチエージェントシステムに関して、これでもかってくらい網羅的に説明されています。サンプルコードのリポジトリもあるので非常に具体的です。最後の具体例(非構造化データ分析ワークフローエージェント、ソフトウェアエンジニアリングエージェント)も非常に勉強になります。

著者の方はMicrosoftのエージェントフレームワークAutoGenを開発された方です。

以下はメモ:

・エージェント(推論、ツールによるアクション、コミュニケーション、適応可能なAIシステム)、マルチエージェントシステム(それぞれが特殊能力を持ち、協働する複数のエージェント)、ツール(エージェントの能力を拡張するAPI、コード実行、検索のような外部機能)の違い
・エージェントはAIモデル、メモリー、ツールから構成され環境を認識し、環境に働きかける
・どのようなタスクを達成させたいのからスタートして、アーキテクチャを検討すべき
・エージェントは自律パターンだけではなくワークフローパターンもある。動的なプランニングや柔軟性でなく、確実性を求めるのであればワークフローの方が合理的
・フロントエンドはReact、streamlitはプロトタイプ向け
・評価駆動開発が重要、評価を後回しにしたら大変なことに
・最適化のループ:計測、分析、修正、検証の繰り返し
・タスクによっては、シンプルなモデルがマルチエージェントを上回る。場合によってはマルチエージェントシステムが不要なことも
・エージェントは、保有しているツールとその使用法をガイドする指示以上の能力を持ちません

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