エージェント・ツール使用 A
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「AI、結局使えないじゃん」問題 セールスフォースが431万件対応で導いた正解セールスフォース、自社実践431万件対応でAI活用のROIを実証セールスフォースは自社実践(カスタマーゼロ)で431万件の顧客対応を完了し、商談数を4~5割増やした。田中遼太COOは、データやKPIが整う領域を選ぶこと、シンプルで高頻度な業務から任せることなどを鉄則に挙げ、AI投資を明快な成果につなげる運用方法論を語った。
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賞金1000万のAIコンテスト、でも「実現性は問わず」 サイバーエージェントのAI推進策サイバーエージェント、賞金1000万・実現性不問のAIコンテストで意識改革サイバーエージェントは賞金1000万円のAIコンテストを開催し、あえて実現性を問わない仕掛けで社員の生成AI活用意識を変えた。導入しても使われなければ成果に結びつかないという課題に対し、参加のハードルを下げて全社的な利用を促す狙いがある。
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Sakana AI、日本語特化のLLM API「Sakana Namazu」を提供開始Sakana AI、日本語特化LLM「Namazu」をOpenAI互換APIで提供開始Sakana AIが、日本語と日本の商習慣に特化したLLM API「Sakana Namazu」の提供を開始した。Sakana Chat搭載モデルを更新したもので、Moonshot AIのオープンモデル「Kimi K2.6」をベースに社内データで日本語・業務文脈への適合を進めた。Web検索とコード実行のビルトインツールを備え、OpenAI互換のためbase_urlの変更だけで既存コードから利用できる。高コストなフロンティアモデルと素のオープンモデルの中間を埋める選択肢として位置づける。
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July 2026 newsletterSimon Willison、月刊ニュースレター最新号を公開開発者Simon Willison氏が、スポンサー向けの月刊ニュースレター最新号を公開した。GPTやClaude、DeepSeek、Anthropic、MCPなど、最近のAIモデルやツールを巡る動向をまとめている。個人によるAI業界ウォッチとして注目される内容だ。
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Google、パーソナルAI「Gemini Spark」を日本でも利用可能に Chrome統合は米国からGoogle、パーソナルAI「Gemini Spark」を日本含む160カ国以上に拡大Googleは、パーソナルAIエージェント「Gemini Spark」の提供を日本を含む160カ国以上に拡大した。PC停止時やスマホのロック時もGoogleのクラウド基盤上で動作し、トリガーに応じてタスクを自動処理する。Chrome統合は米国から先行提供される。
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Stateless MCP has recaptured my interest (and inspired mcp-explorer and datasette-mcp)Simon Willison、ステートレスMCP(MCP 2.0)への関心を再燃と語るSimon Willison氏は、2026年7月28日に公開されたModel Context Protocolの新仕様、いわゆるステートレスMCP(MCP 2.0)のロールアウトに関心を再び高めたと述べた。これに触発され、mcp-explorerやdatasette-mcpといったツールの開発にも取り組んでいるという。
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llm-mcp-client 0.1a0Simon Willison、llm-mcp-client 0.1a0をリリースSimon Willison氏は、LLMツールからModel Context Protocol(MCP)サーバーを利用するための「llm-mcp-client」バージョン0.1a0をリリースした。ブログで詳細を紹介しており、MCPエコシステムに対応するツールの整備が進んでいる。
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datasette-agent 0.4a0Datasette Agent 0.4a0公開、ツールがブラウザ内でコード実行可能にSimon Willison氏がDatasette Agent 0.4a0を公開した。新しいawait context.browser_task()機構により、エージェントのツールがユーザーのブラウザ内で直接JavaScriptを実行できるようになる。プラグインがクライアント側で動く独自ツールを提供しやすくなる新機能。
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Beyond Component Testing: Validating Agentic AI Systems
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Tool Specifications Matter: Uncovering and Mitigating Safety Risks in AI Agents
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Data Turnstile: A Scalable Open Framework for Function-Calling Data Generation
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Don't Mix Rewards, Mix Policies: Policy Decomposition and Optimization for Multi-Reward RL
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PerplexityがAIエージェントの“暴走”対策ツールをオープンソースに Claude CodeやCodexを監視Perplexity、AIエージェント暴走対策ツール「Numbat」をOSS公開Perplexityは、AIエージェントの危険な挙動を検知・防止するツール群「Numbat」をオープンソース化した。Claude CodeやCodexに組み込むことで、タスクに執着したエージェントの「暴走」を実行前に阻止できるという。エージェント安全対策の一環となる。
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Chromeに13年以上潜んでいた脆弱性、AIで発見 直近2回のアプデで過去23回分を上回るバグ修正Google、Chromeの13年潜伏の脆弱性をAIで発見、週2回更新も試行Googleは公式ブログで、ChromeのセキュリティへのAI活用を解説した。Geminiベースのエージェントが13年以上潜んでいた脆弱性を発見し、直近2回の更新で過去23回分を上回るバグを修正したという。AIによる攻撃の高速化に対応し、セキュリティ更新の「週2回」配信も試行する。
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Four Ways to Deploy More Secure AI AgentsNVIDIA、より安全なAIエージェント導入の4つの方法を提示NVIDIAは、AIエージェントをより安全に本番導入するための4つのアプローチを解説した。権限管理やガードレール、監視など、エージェント運用時のセキュリティリスクを抑える実践的な指針を示している。
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Benchmarks Are Not Validation: A System-Level View of Financial LLM Applications
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AskChem: Claim-Centered Infrastructure for Chemistry Literature Synthesis
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JetBrains、AIが少ないトークンでコンテキストを取得しやすく、よりよいコード生成を可能にする「JetBrains Context」発表JetBrains、AIエージェント向け「JetBrains Context」発表、少トークンで文脈提供JetBrainsは、コードリポジトリの上に知的レイヤを構築する新サービス「JetBrains Context」を発表した。AIエージェントに対して適切なコードのコンテキストを少ないトークンで提供することで、より良いコード生成を可能にするという。
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MANTA: Multi-Agent Network Topology Adaptation for Self-Evolving Multi-Agent Systems
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Echoverse: Deep, evolving environments for computer-use agentsMicrosoft Research、PC操作エージェント訓練環境Echoverseを公開Microsoft Researchは、メールや顧客対応のような多段階ワークフローを苦手とするコンピュータ操作エージェント向けに、深く進化する訓練環境Echoverseを発表した。現実的な環境でエージェントを鍛え、複雑な業務の遂行能力を高める。
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EMBL AI Librarian: Life-Sciences Knowledge Layer for AI Agents
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ClawTrack: Towards Trace-Level Evaluation and Improvement of Real-World Autonomous Agents
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FinanceHarness: Autonomous Financial Deep Research Framework
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Can AI agents conduct open-ended AI research? Early evidence from two case studies
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Partner Capability Estimation for Task-Agnostic Adaptation in Ad-Hoc Teamwork
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How to Self-Host a Validated AI Coding Assistant with NVIDIA NeMo GuardrailsNVIDIA、NeMo Guardrailsで検証済みAIコーディング支援をセルフホストする手法を解説NVIDIAの開発者ブログが、NeMo Guardrailsを用いて検証済み(ガードレール付き)のAIコーディングアシスタントを自前環境でセルフホストする構成手順を紹介する記事。エージェント運用・インフラ・安全性(categories: agents/infra_hw/safety)の観点で扱われる。※本文はcontent-guardによりraw_excerptが取得できず(BLOCKED表示)、具体的な構成要素・対応モデル・検証ルールの詳細はタイトルとURLからの推定にとどまり本文未確認。
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Scores Are Not Decisions: Cost-Aware Stopping for Tool Acquisition in LLM Agents
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Sakana AI防衛・インテリジェンスチーム、「DIVER OSINT CTF 2026」で5位入賞 Fuguを活用したOSINTエージェントの可能性Sakana AI防衛チーム、DIVER OSINT CTF 2026で5位入賞Sakana AIの防衛・インテリジェンスチームは、OSINT(公開情報調査)の競技会「DIVER OSINT CTF 2026」で5位に入賞した。自社ツールFuguを活用したOSINTエージェントの可能性を示し、情報分析分野でのAIエージェント応用の手応えを報告した。
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What Does It Take to Detect an AI Agent? Minimal Feature Sets for Behavioral Detection under Browser Automation
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SecRespond: Benchmarking AI Agents for Real-World Post-Compromise Incident Response