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...

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-...

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...

本記事は Vespa公式ブログ: Matryoshka + Binary vectors: Slash vector search costs with Vespa の解説記事です。 ブログ概要（Summary） Vespa社のChief ScientistであるJo Kristian Bergum氏による本ブログ記事は、Matryoshka Representation Learnin...

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...

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...

本記事について 本記事は、Google Cloudの公式ブログ記事 New startup CPU boost improves cold starts in Cloud Run, Cloud Functions（著者: Steren Giannini氏、Google Cloud Director of Product Management、2022年9月27日公開）の技術解説記事です。本...

本記事は Optimization of embeddings storage for RAG systems using quantization and dimensionality reduction techniques (arXiv:2505.00105) の解説記事です。 論文概要（Abstract） 本論文は、RAG（Retrieval-Augmented Generati...

論文概要 本記事は、ICDCS 2025（45th IEEE International Conference on Distributed Computing Systems）に採択された論文 “Efficient Serverless Cold Start: Reducing Library Loading Overhead by Profile-guided Optimization...