2026年末における新しいコンテキストエンジニアリングの課題
LangChainのCEOであるハリソン・チェイスが、プロアクティブエージェントの登場に伴う最大のハーネスエンジニアリングの課題について洞察を共有します。
AI NEWS JOURNAL
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AIが人類史上最大の数学的証明を補完、数学者はその場で涙を流した
新智元による報道：人類史上最大規模の数学的証明が、コンピュータによる形式化検証を経て完成しました。有限単純群分類定理（CFSG、Classification of Finite Simple Groups）が、ついにAIによって完全に形式化されました！世界トップクラスの数学者百余名が半世紀以上にわたり、総計1万5千ページにも及ぶ「数学の天書」を書き上げましたが、スタートアップ企業Axiomが開発した多エージェントシステムにより、わずか24日間で全ての証明が一気に検証されました。さらに驚くべきことに、AIは…
私たちがデザインエージェントをどのように構築したか
LangChainが、ブランドに合わせた動画、グラフィック、プレゼンテーション資料を生成するSlack向けのオープンソース型デザインエージェント「Content Studio」と、それを支えるハーネスをどのように構築したか。
蒸留、議論、発見：グラフ蒸留によるインサイトを基盤とするマルチエージェント研究のアイデア創出
arXiv:2610.33366v1 発表タイプ：新規 要旨：大規模言語モデル（LLMs）は、研究アイデアの創出や科学的発見を支援するため、ますます広く活用されています。マルチエージェントによるディベートは、多様な視点を結集して研究アイデアを生み出すという協調的なアプローチを提供します。しかし、重要な課題の一つは、各エージェントにそれぞれ特有で有意義な専門性を付与し、その貢献を適切に導く方法です。研究者が共同作業の過程で蓄積された研究経験を活用する仕組みに着想を得て、私たちはInsightAgentsを提案します。これは、関連論文のグラフから得られる洞察を精緻化することで、文献に基づいたエージェントの専門性を構築するフレームワークです。ある研究分野において、進展する研究アプローチを追跡し、背後にある仮定を明らかにし、未解決の課題を特定するといった洞察に導かれながら、
バイエル・クロップサイエンスは、Amazon Bedrock AgentCoreを基に、マルチエージェント型意思決定エンジンADEを構築しました。
バイエル・クロップサイエンスは、育種専門家、アナリスト、研究者向けの自然言語対応マルチエージェントプラットフォームであるAgentic Decision Engine（ADE）をAmazon Bedrock AgentCore上に構築し、これを既存のConnected Decision Engine（CDE）の強化層として位置付け、代替とはしていません。同システムは本番環境で稼働しており、100名を超えるR&Dユーザーにサービスを提供しています。22の分野特化型エージェントと約20のAPIツールにより、問題の約80％をセルフサービスで解決しています。
Co-Scientist：研究を加速するマルチエージェント型AIパートナー
Geminiを活用して構築された共同作業型AIパートナー、Co-Scientistをご紹介します。研究者が科学的ブレークスルーを加速するお手伝いをします。