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次回の更新記事：LLMに「意図」を含んだ回答をさせる方法の効果（公開予定日：2025年04月04日）

エージェント

LLMベースの万能エンジニアを構築する『OpenDevin』プラットフォーム

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Appleが「LLMエージェントの評価」に特化したベンチマーク『MMAU』を開発　5領域5能力で測る

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Among UsのようなゲームでLLMエージェントはどれほど活躍できるか

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キャラが自律的に対話しながら物語の台本を生成するLLMベースのシステム『IBSEN』

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LLMで心理評価をゲーミフィケーションする方法

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エージェントなしで行うLLMによるソフトウェアのバグ修正手法

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心の理論をLLMエージェントに実装することの効果

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競争環境でのLLMエージェントが自発的に協力し始める現象を観測

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人間のような内省メカニズムをLLMに導入することの効果 Google DeepMindなどが検証

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LLMエージェントの評価はLLM単体の評価と大きく異なる

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LLMにハイレベルな問題の解決アプローチを自分で考えさせるエージェント化手法「SelfGoal」

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オープンソースモデルでも力を合わせれば先端モデルに匹敵することを示す「Mixture-of-Agents（MoA）」アーキテクチャ

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『プロンプトレポート』OpenAIなどが作成した調査報告書　〜その2　マルチモーダルとエージェント〜

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仮想の翻訳会社「TRANSAGENTS」に学ぶ　マルチLLMエージェントによる効果的な翻訳システム

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LLMエージェントの認知バイアス

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