Google による 5 日間の AI エージェント集中コース (5/5) 5日目: ホワイトペーパー到着 – 「プロトタイプから製品化へ」 https://t.co/zMkaggle.com/whitepaper-pro…：インテリジェントエージェントによる機械学習の拡張。重要なポイント：機械学習プロジェクトの80%以上が、プロトタイプから本番環境への移行段階で失敗しています。根本的な原因は、データドリフト、システム統合、スケーリングという3つの主要な課題にあり、従来のMLOpsツールではもはや対応できていません。 Google のホワイト ペーパーでは、硬直した組立ラインを AI エージェントに置き換えて、システムが認識、計画、アクションを行う自律的な機能を持つようにするという解決策を提案しています。 1. インテリジェント エージェントのコア機能: • LLM + ツール呼び出し + メモリを統合します。 • ReAct ループをサポートし、データのクリーニング、特徴量エンジニアリング、モデルの再トレーニング、監視/アラートなどのエンドツーエンドのタスクを自律的に処理できます。 2. 2 つのエージェント モード: 単一エージェント: 単一ポイントの自動化 (自動ドリフト検出や再トレーニングなど) に適しています。 • マルチエージェントコラボレーション: A2A プロトコルベースの分業により、複雑な生産レベルのプロセスを真に実現します。 3. プロトタイプから本番環境への4段階のパス：プロトタイプ → メモリとツールの追加 → シミュレーションテスト → Vertex AI / Kubernetes コンテナ化デプロイメント + 自己修復モニタリング 4. 実際のメリット: 導入サイクルが40%短縮 • 人的介入を50%以上削減 全体的な運用・保守コストが 30% 削減されました。 5. 推奨される実用的なツールチェーン Kaggle ノートブック + Gemma + LangChain/LlamaIndex + Vertex AI エージェントビルダー
