本記事は arXiv:2411.19708 “Marconi: Prefix Caching for the Era of Hybrid LLMs” の解説記事です。論文の主張・実験結果は著者らによるものであり、本記事の著者が独自に実験を行ったものではありません。 論文概要（Abstract） Marconiは、Attention層とSSM（State Space Model）層...

本記事は Gorilla: Large Language Model Connected with Massive APIs (arXiv:2305.15334) の解説記事です。 論文概要（Abstract） Gorillaは、UC Berkeleyが2023年5月に発表したLLMベースのAPIコール生成モデルである。著者らは、APIドキュメントをretrieverで動的に取得しながら...

本記事は ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-world APIs (arXiv:2307.16789) の解説記事です。 論文概要（Abstract） ToolLLMは、清華大学のOpenBMBチームが2023年7月に発表したフレームワークであり、LLMが16,000以上の実世界APIを使い...

本記事は AvaTaR: Optimizing LLM Agents for Tool Usage via Contrastive Reasoning (arXiv:2406.11200) の解説記事です。 論文概要（Abstract） AvaTaR（Automated and Versatile Agent Training via Autonomous Reasoning）は、Sta...

本記事は ToolACE (arXiv:2409.12929) の解説記事です。 論文概要（Abstract） ToolACEは、Salesforce Researchが2024年9月に発表したLLMのFunction Calling能力を向上させるためのフレームワークである。著者らは、多様な合成データ生成パイプラインとself-consistencyに基づくデータ品質フィルタリングを組...

本記事は Code execution with MCP: building more efficient AI agents（Anthropic Engineering Blog）の解説記事です。 ブログ概要（Summary） Anthropicのエンジニアリングチームは、Model Context Protocol（MCP）におけるコード実行パターンを提案し、従来のツール直接呼び出し...

本記事は On the Resilience of LLM-Based Multi-Agent Collaboration with Faulty Agents (arXiv:2408.00989) の解説記��です。 論文概要（Abstract） LLMベースのマルチエージェントシステムにおいて、「不注意な（clumsy）」または「悪意のある（malicious）」エージェントが混在す...

本記事は Rethinking the Reliability of Multi-agent System: A Perspective from Byzantine Fault Tolerance (arXiv:2511.10400) の解説記事です。 論文概要（Abstract） マルチエージェントシステム（MAS）において、一部のエージェントが誤った応答を返す「ビザンチン障害」が発...

本記事は From AI Hype to Durable Reality — Why Agentic Flows Need Distributed-Systems Discipline (Temporal Blog) の解説記事です。 ブログ概要（Summary） Temporal社のKevin Martin氏は、AIエージェントの本番運用における成功はモデルの高度さではなく、分散システ...

本記事は Where LLM Agents Fail and How They can Learn From Failures (arXiv:2509.25370) の解説記事です。 論文概要（Abstract） LLMエージェントは、1つの根本原因エラーが後続の意思決定に連鎖的に伝播する「カスケード障害」に対して脆弱である。Zhuらは、エージェントの障害モードを記憶（Memory）・反...