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📄 論文解説: More Agents Is All You Need — 並列エージェントスケーリングの実証とLangGraph Send APIへの示唆

論文概要(Abstract) 本記事は More Agents Is All You Need(Li et al., 2024)の解説記事です。 この論文は、LLMエージェントを複数インスタンス並列に実行し、多数決(majority voting)で最終出力を選択するだけで、複雑なワークフロー設計なしに性能が大幅に向上することを実証している。著者らはHumanEval、MBPP(コード生...

📄 論文解説: Agent Workflow Memory — ワークフロー記憶の有向グラフ表現とLangGraph Checkpointerへの示唆

論文概要(Abstract) 本記事は Agent Workflow Memory(Zhu et al., 2024)の解説記事です。 Agent Workflow Memory(AWM)は、LLMエージェントが過去に成功したタスク実行から「再利用可能なワークフロースニペット」を抽出・記憶し、新しいタスクに適用するフレームワークである。ワークフローは有向グラフ構造(ノード=アクション、エ...

✍️ LangChain公式ブログ解説: LangGraph Multi-Agent Workflows — 3パターンのマルチエージェント設計

本記事は LangChain公式ブログ: LangGraph Multi-Agent Workflows(2024年1月23日公開)の解説記事です。 ブログ概要(Summary) LangChainチームは2024年1月、LangGraphを用いたマルチエージェントシステムの設計パターンを3種類に分類したブログ記事を公開した。著者らはマルチエージェントシステムを「言語モデルで駆動される複...

📄 論文解説: ReAct — LLMにおける推論と行動の統合がLangGraphの設計基盤になるまで

論文概要(Abstract) 本記事は ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models(Yao et al., 2022)の解説記事です。 ReActは、大規模言語モデル(LLM)に推論トレース(Thought)とタスク固有の行動(Action)を交互に生成させるプロンプトフレームワークである。従来のChain-of-...

✍️ Anthropic公式ブログ解説: Building Effective Agents — 5つのワークフローパターンとLangGraph 1.2への対応

本記事は Anthropic公式ブログ: Building Effective AI Agents(2024年12月19日公開)の解説記事です。 ブログ概要(Summary) Anthropicは2024年12月、AIエージェント構築に関する包括的なガイド「Building Effective Agents」を公開した。このブログ記事では、LLMを用いたシステムを「ワークフロー」と「エー...

📄 ICML 2025論文解説: EPD Disaggregation — マルチモーダルモデルの推論を3ステージに分離して効率化

論文概要 本記事は、ICML 2025に採択された論文「Efficiently Serving Large Multimodal Models Using EPD Disaggregation」(Singh et al.)の解説記事です。著者自身が実験を行ったわけではなく、論文の内容を引用・解説しています。 Large Multimodal Model(LMM)はテキストに加えて画像・動...

✍️ Qdrant公式解説: Binary Quantization — ベクトル検索を40倍高速化する量子化手法

本記事は Qdrant公式ブログ: Binary Quantization — Vector Search, 40x Faster の解説記事です。 ブログ概要(Summary) Qdrant社のNirant Kasliwal氏による本ブログ記事は、Binary Quantization(BQ)をQdrantベクトルDBに実装した際の技術的詳細とベンチマーク結果を報告している。BQはfl...