本記事は Anthropic: Donating the Model Context Protocol and establishing the Agentic AI Foundation の解説記事です。 ブログ概要（Summary） 2025年12月、AnthropicはModel Context Protocol（MCP）をLinux Foundation傘下の新組織「Agenti...

論文概要 ToolSandboxは、Apple Researchが提案した大規模言語モデル（LLM）のツール利用能力を評価するための、ステートフル・対話型ベンチマークである。既存のベンチマークが単発のFunction Calling評価に留まるのに対し、ToolSandboxは状態を持つツール実行環境と対話型ユーザシミュレータを組み合わせ、マルチターンかつ状態依存のタスクに対するLLMの能...

本記事は Google Developers Blog: Announcing the Agent2Agent Protocol の解説記事です。 ブログ概要（Summary） 2025年4月、GoogleはAIエージェント間の相互運用性を実現するオープンプロトコル「Agent2Agent（A2A）」を発表した。50社以上のテクノロジーパートナー（Atlassian、Salesforce...

本記事は https://arxiv.org/abs/2312.05516 の解説記事です。本記事の著者自身が実験を行ったものではなく、論文の内容を解説・引用したものです。 論文概要（Abstract） Pensieveは、マルチターン会話におけるLLMサービングの効率を大幅に改善するシステムである。従来のステートレスなLLMサービングでは、会話のターンごとに過去の会話履歴を繰り返し再処...

本記事は LLM-Inference-Bench: Inference Benchmarking of Large Language Models on AI Accelerators（arXiv:2411.00136、2024年10月31日投稿）の解説記事です。 論文概要（Abstract） Chitty-Venkata et al.は、LLM推論の計算効率性を評価するための包括的なベ...

本記事は The Great Migration: Why Every AI Platform is Converging on Kubernetes（CNCF公式ブログ、2026年3月5日公開）の解説記事です。 ブログ概要（Summary） AmazonのSabari Sawant氏がCNCF公式ブログに寄稿したこの記事は、Kubernetesが単なるマイクロサービスオーケストレーター...

本記事は Smart Multi-Node Scheduling for Fast and Efficient LLM Inference with NVIDIA Run:ai and NVIDIA Dynamo（NVIDIA Developer Blog、2025年9月29日公開）の解説記事です。 ブログ概要（Summary） NVIDIAのEkin Karabulut氏らが公開したこ...

本記事は Scaling LLMs with NVIDIA Triton and NVIDIA TensorRT-LLM Using Kubernetes（NVIDIA Developer Blog、2024年10月22日公開、2025年3月18日最終更新）の解説記事です。 ブログ概要（Summary） NVIDIAのMaggie Zhang氏らが公開したこの技術ブログは、NVIDIA ...

本記事は How to deploy and benchmark vLLM with GuideLLM on Kubernetes（Red Hat Developer、2025年12月24日公開）の解説記事です。 ブログ概要（Summary） Red Hat DeveloperのHarshith Umesh氏が公開したこの技術ブログは、LLM推論エンジンvLLMをKubernetes（O...

ブログ概要（Summary） OpenAIが公開したブログ記事「Why we built the Responses API」では、Chat Completions APIの設計上の制約を克服するためにResponses APIを構築した背景と技術的設計思想が述べられている。推論状態のターン間保持（Reasoning State Preservation）、多態的な出力アイテム（Polym...