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ユニット大戦争のMVを見てたら 過去のユニット出てきて こどもの歌みたいな曲で可愛いくてくだらないMV出てきて笑った。 ほんとマスカッツらしいなぁ。 パンチラリズム　振付動画　@スキャンティ4 @YouTubeより

エージェントのベンチマーク、どうやって作ればいいのか？LangChainが実践ノウハウを公開しました。 タイトル: How We Build Agent Environments & Tasks URL: ❓ エージェントの「タスク」って何で構成されているの？ 💡 タスクは「インプット・環境・テストスクリプト」の3要素で成り立ちます。環境はエージェントの実行場所を提供し、ルーブリックが採点基準を定義します。複数の関連タスクにまたがる共有知識は「ワールドスペック」としてまとめ、APIスキーマ・データ生成方法・トレース解析スクリプトなどを一元管理します。 ❓ 大量のタスクを効率よく作るにはどうすればいい？ 💡 LangChainは2段階パイプラインを採用しています。最初に「スペック生成」フェーズでコーディングエージェントがリポジトリをスキャン・トレースを分析しワールドスペックを自動生成します。次に「Spec2Task」フェーズでそのスペックから実行可能なタスクに変換します。最初のタスク作成時のスペックをベースに、後続のサイクルで反復的に品質を高めていく設計です。 ❓ タスク作成で特に注意すべき落とし穴は？ 💡 3点が重要です。 ・実際のエージェントを動かさないと環境の欠陥が見えない（ペーパーテストでは不十分） ・モデルティア間（例: gpt-5.6-Luna vs Sol）で難易度を均等に校正する必要がある ・自由記述にはLLMベースの生成、表形式データにはSQLスクリプトという使い分けを徹底する ❓ ベンチマークは作ったら完成ですか？ 💡 いいえ。本番データを使った継続的改善が核心です。コスト分析・プロンプト簡略化の検証・ツール設定テストに本番トレースを活用し、ベンチマーク自体の品質を運用しながら高め続けます。 評価環境の構築を「一度やれば終わり」でなく継続的なエンジニアリングとして捉える姿勢が実践的です。 #AIエージェント# #LLM評価#

#ハイクオリティ・ガンプラスキャン# 【 予約枠追加 】 予約枠を追加いたしましたのでお知らせいたします。 今回が最後の予約枠追加となります。 次回の開催は未定となっておりますので、 ぜひお早めにご予約ください。 ガンダムベース東京　9/27(日) まで ガンダムベース福岡　9/27(日) まで 最新情報は、本Xアカウント / ホームページのNEWSにて発信いたします。 皆様のご参加お待ちしております！ サービス詳細はこちら #ガンプラスキャン# #ガンプラ# #ガンダム# #ガンダムベース東京# #ガンダムベース福岡#

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