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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 5 件
Tool Calling実践ガイド：AIが外部世界を操る方法と落とし穴
Tool CallingはLLMを本物のエージェントに変える核心メカニズムです。OpenAI function callingの完全実装から並列実行、そして現場で必ず遭遇する5つの罠と解決法まで実践中心で解説します。
2026-03-18 · 13 分で読めます #ツール呼び出し#関数呼び出し#AIエージェント#llm#AI開発マルチエージェントシステム完全比較：AutoGen、CrewAI、LangGraph、何を選ぶか
AutoGen、CrewAI、LangGraph — 実際のコードで3つのマルチエージェントフレームワークを比較します。各フレームワークの哲学、長所短所、そしてどの状況で何を選ぶべきかを現場エンジニアの視点で整理しました。
2026-03-18 · 14 分で読めます #マルチエージェント#autogen#crewai#langgraph#AIエージェントLLM Agent設計パターン完全ガイド：ReActからマルチエージェントまで
ReAct、Chain of Thought、Plan-and-Execute、Reflection、Tree of Thoughts — LLM Agentを実際に構築する際にどのパターンをいつ使うべきか、現場エンジニアの視点で整理しました。
2026-03-18 · 14 分で読めます #AIエージェント#react#llm#設計パターン#AI開発MCP（Model Context Protocol）完全ガイド：AIと外部世界を繋ぐ新しい標準
AnthropicのMCPはAIツール統合のUSB-C — サーバーを一度書けばどのAIクライアントでも使えます。MCPアーキテクチャ、PythonサーバーのゼロからのビルドとOpenAI function callingやLangChainとの正直な比較を解説します。
2026-03-18 · 10 分で読めます #mcp#モデルコンテキストプロトコル#anthropic#claude#AIエージェントエージェントメモリシステム設計：AIエージェントの記憶のすべて
LLMは基本的に記憶がありません。この根本的な限界をどう解決するか？4つのメモリタイプから実用的なアーキテクチャ、Mem0フレームワークまで、エージェントメモリシステムのすべてを解説します。
2026-03-18 · 13 分で読めます #エージェントメモリ#AIエージェント#長期記憶#langchain#mem0