本記事は MemoryOS: A Memory Operating System for AI Agent (arXiv: 2504.01990) の解説記事です。 論文概要（Abstract） MemoryOSは、AIエージェントのメモリを短期（Short-term）・中期（Mid-term）・長期（Long-term）の3層で階層的に管理するメモリオペレーティングシステムである。各層...

本記事は Build durable AI agents with LangGraph and Amazon DynamoDB (AWS Database Blog) の解説記事です。 ブログ概要（Summary） AWS Database Blogが2026年1月に公開したこの記事は、LangGraphエージェントの状態永続化にDynamoDBを使用するDynamoDBSaverチェッ...

本記事は Amazon Bedrock AgentCore Memory: Building context-aware agents (AWS Machine Learning Blog) の解説記事です。 ブログ概要（Summary） AWS Machine Learning Blogが公開したこの記事は、Amazon Bedrock AgentCore Memoryの設計思想と実装...

ブログ概要（Summary） 本記事は Anthropic Engineering Blog: Introducing advanced tool use の解説記事です。 Anthropicは2025年11月24日、Claude向けの高度なツール呼び出し機能として3つのベータ機能を発表した。(1) Tool Search Toolはツール定義のオンデマンド読み込みによりコンテキストウィ...

論文概要（Abstract） 本記事は Don’t Break the Cache (arXiv: 2601.06007) の解説記事です。 LLMプロバイダーが提供するプロンプトキャッシュ機能は、APIコストとレイテンシの削減に有効であるが、マルチターンのエージェントワークフローにおける効果は十分に検証されていなかった。著者らは、OpenAI・Anthropic・Googleの3大プロ...

本記事は Less is More: Optimizing Function Calling for LLM Execution on Edge Devices (arXiv: 2411.15399) の解説記事です。 論文概要（Abstract） エッジデバイス上でのLLMエージェント展開において、Function Calling（関数呼び出し）の性能がボトルネックとなっている。著者ら...

本記事は MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems (arXiv: 2310.08560) の解説記事です。 論文概要（Abstract） MemGPTは、従来のオペレーティングシステム（OS）における仮想メモリとページングの概念をLLMのコンテキスト管理に応用した研究である。LLMの固定長コンテキストウィンドウを「メインメモリ（RAM）」、外部...

本記事は Tool Preferences in Agentic LLMs are Unreliable (arXiv: 2505.18135) の解説記事です。 論文概要（Abstract） LLMがツール（関数）を選択する際、テキストで記述されたdescriptionのみに依存するプロセスが驚くほど脆弱であることを実証した研究である。著者らは、ツールの機能を一切変更せずdescrip...

本記事は BFCL論文 の解説記事です。 論文概要（Abstract） Berkeley Function Calling Leaderboard（BFCL）は、LLMのFunction Calling能力を包括的に評価するためのベンチマークである。著者らは、2000以上の質問-関数-回答ペアを用意し、Python・Java・JavaScript・REST APIの4言語にわたる評価を行...

論文概要 本記事は、BAAI（Beijing Academy of Artificial Intelligence）が2024年6月に発表した論文「BGE M3-Embedding: Multi-Lingual, Multi-Functionality, Multi-Granularity Text Embeddings Through Self-Knowledge Distillatio...