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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

AGIへのロードマップ　カーネギーメロン大学など複数機関からの研究グループが提唱

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自然言語プログラミングを可能にするシステム『CoRE』

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LLMエージェントの設計16パターン　

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認知症の早期介入にLLMチャットボットが役に立つ　ハーバードなどが検証

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LLMエージェントが実行可能なPythonコードを生成するフレームワーク『CodeAct』

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Googleが開発した「LLMに長文を高精度で読解させる方法論」と実行プロンプト

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プロンプトでLLMにRPAワークフローを自動生成させる手法「FlowMind」JPモルガン考案

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LLMが生成した長いテキストにおける「事実性」を自動で評価するLLMエージェントフレームワーク『SAFE』Google DeepMindが開発

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「ゲームでのLLM」における調査結果　プレイヤー・NPC・ゲームマスターなど様々な役割を網羅的に整理

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「人間の自然言語を超えて」LLMにタスク実行時の思考を非自然言語フォーマットで行わせるプロンプト手法『AutoForm（オートフォーム）』

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小さなLLMを多数組み合わせることで、単一の巨大モデルに匹敵する可能性

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ユーザーの指示が曖昧なとき、LLM側が確認を行うエージェントアーキテクチャ『Mistral-Interact』

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Tencentの研究者らが、人間のようにタップやスワイプでスマホアプリを操作するAIエージェント『AppAgent』を開発したと報告しています。

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マインクラフトを上手にプレイするAI『JARVIS-1』登場

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LLMエージェントは同調圧力に弱く考えに固執する傾向があるため、ディベートでバイアスを和らげるのが重要との報告。導入ツールも公開

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