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[書籍のおすすめ] AIエージェント図解ガイド 📚 本の概要 @MaartenGr と @JayAlammar による AI エージェント図解ガイドでは、何百ものわかりやすいグラフィック イラストを使用して、AI エージェントの構築方法、思考プロセス、将来の方向性を説明しています。 🎯 コアバリュー: この本では、インテリジェント エージェント システム内部で実際に何が起こっているかを明らかにします。 AIはもはや、質問に答えたり、単純な文章作成作業を完了したりするだけにとどまりません。AIの知能は、推論、計画、そして自律的な行動能力にあります。AIは、様々な産業や日常生活を急速に変革しています。 📖 本書のコンテンツ構造は、基本から専門的な応用へと進む漸進的なフレームワークを採用しています。 1. 基礎編（第1章～第7章） • AIエージェントとは何か？ • 大規模言語モデルの基礎 • 推論に基づく大規模言語モデル • LLMを強化するためのテクニック（第4章～第6章） • 記憶システム（短期記憶/長期記憶） • RAGとAgentic RAG • コンテキストエンジニアリング • ツールの使用と作成 • MCP • インテリジェントエージェントシステムアーキテクチャ 2. 特殊なアプリケーション（第8章～第13章） 8. マルチエージェントコラボレーション 9-10. マルチモーダルインテリジェントエージェント 11-12. エンコードされたインテリジェントエージェント 13. 小型インテリジェントエージェント 🔑 コア技術のハイライト: メモリメカニズム • 短期記憶: 即時のタスク情報を処理します • 長期記憶: 永続的な知識を保存します • RAGテクノロジー: 外部の知識ベースを動的に取得します • エージェントRAG: より積極的に情報を取得します コンテキスト エンジニアリング、コンテキスト コンテンツの正確な設計、マルチエージェント システムのコンテキスト最適化、システム仕様としてのコンテキストの使用。 ツールの使用スキル: ツールの作成と定義、ツールの選択と呼び出し、出力処理、学習による改善 (コンテキスト学習、教師あり微調整、強化学習)。 MCP • 標準化されたインテリジェントエージェント通信メカニズム • コアコンポーネントとデータフロー オンライン書籍リンク