We're heading to AGNTCon + MCPCon Japan (Sept 10–11, Tokyo) — StepFun will be at Booth T6. If you're building in the agentic AI / MCP space, come find us. We'd love to swap notes on where the ecosystem is heading and meet developers and partners. 東京でお会いしましょう！ #AGNTCon# #MCPCon# #AgenticAI#

Agentic AIが切り拓くハイパーオートメーションの本質は、AIに作業を任せることではなく、目標、権限、データ、監督の仕組みを整え、自律型AIが安全に成果を出せる組織へ変わること。DXの勝者は、導入が早い会社ではなく、統制して育てられる会社。 #AgenticAI# #自律型AI# #ハイパーオートメーション# #AIエージェント# #DX#

生成 AI の次なる進化： 「Agentic AI」が切り拓く、 ビジネス変革とワークスタイルの未来 Gemini Enterprise や Google Workspace が実現する "Agentic なワークスタイル" を、この「Gemini at Work」で、ぜひご覧ください📝

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⬜ 7/30（木）15:00-15:30 🔰 🟩 野村総合研究所 「エンタープライズ システムへの AI 適用 ～Agentic AI による企業変革の最前線」 🤝 Gemini Enterprise を基盤とした自律型 AI を活用した、社会レジリエンスを支える次世代の業務変革アプローチとは？ #GoogleCloudNext🗼#

SHAPで不正検知モデルを説明できれば安心、と思っていたら実はもっと大きな穴があったという話です。 タイトル: What SHAP Can't Explain About Agentic AI Fraud URL: ❓ そもそも不正検知はどうやって「人間らしさ」を見ているの？ 💡 タイピングの癖やデバイスの切り替え、取引タイミングの揺らぎなど、人間のストレスやベースラインからの逸脱を手がかりにしてきました。これがこの10年の不正検知の前提でした。 ❓ SHAPは何を解決してくれるの？ 💡 金額・タイミング・デバイス・頻度といった取引特徴量をランク付けして「なぜこの取引を怪しいと判断したか」を説明してくれます。コンプライアンス担当者が監査できる透明性を提供します。 ❓ 自律エージェントが相手だと何が変わるの？ 💡 エージェントには概日リズムもパニックによるミスもなく、人間離れした一貫性で取引します。つまり「人間のベースラインからのズレ」という前提自体が成立しなくなります。 ❓ ではどうすればいいの？ 💡 取引単位のスコアリングではなく、エージェントの意思決定経路やツール呼び出しを追う「軌跡監査」への転換が必要だと著者は論じます。ただし実装済みの解決策はまだ存在しないそうです。 #不正検知# #説明可能AI#

AIエージェント向けのオンチェーン基盤(ブロックチェーン上に構築された共通の土台)を作るSwarmBaseが、700万ドルの資金調達を発表した(https://www[.]theblock[.]co/press-releases/408756/swarmbase-closes-7m-funding-round-to-scale-agentic-ai-infrastructure)。出資したのはCastrum Capital、M2M Capital、Notch Ventures、Becker Venturesの4社。調達資金はプロトコル開発とエコシステム拡大に充てられ、独自トークンの発行(TGE、新しい暗号資産を市場に出す最初のタイミングのこと)に向けた体制整備を進めるという。 SwarmBaseが取り組むのは、自律的に動くAIエージェント同士がどう信用を築くかという課題。人間なら本人確認や取引実績で相手を信頼できるが、AIエージェントの世界にはまだその土台がない。そこでSwarmBaseは、エージェントの登録から評判(レピュテーション)の蓄積、決済までをスマートコントラクト(あらかじめ決めたルールをブロックチェーン上で自動実行する仕組み。中核部分はSwarmCoreと呼ばれ、Hashlockが監査済み)でまとめて処理する。参加実績に応じて段階的に発行されるNFT(ブロックチェーン上で複製できない証明書のようなデジタル資産)バッジや、投機ではなく地道な活動の継続を評価するポイント制度もあり、高頻度のやり取りを捌きながら透明性を保つ設計だという。 現時点で登録ウォレットは24,000件超、発行済みバッジは19,600件超、1日あたりのオンチェーン取引は4,500件超に達しているという。トークン発行後は、ウォレットに紐づいたエージェントのステーキング(トークンを預けて運用に参加する仕組み)や、検証済みエージェントを探して使える「マーケットプレイス」の整備、段階的な非中央集権的運営への移行も計画に含まれる。DeFi(分散型金融)の自動化や自律トレード、複数エージェントの協調作業を支える基盤として位置づけられているが、まだ立ち上がって間もない規模感であり、実際にエージェント経済を支えるインフラとして定着するかはこれからの実績次第だろう。

TL;DR 信頼できるエージェントAIは「良いモデルやプロンプト」ではなく、コンテキストとオーケストレーションのハーネスを明示設計することで生まれる――Bayer×Thoughtworksの製薬システムPRINCEの実装知です。🧪 タイトル: Building Reliable Agentic AI Systems URL: ポイント 🧭 逐次エージェント＋一時停止点：意図確認→Think&Plan→Researcher→Reflection→Writerの流れで段階的に検証 🔁 3種類の内省ループ：プロセス(軌道)・データ(証拠の十分性)・ドラフト(出力の完全性)で別々の失敗を捕捉 🔎 ハイブリッド検索：クエリ拡張n=5、意味0.7＋キーワード0.3の加重、bge-rerankerで約20→7件に再ランク 🗃️ 構造化はText-to-SQL：SELECTのみ許可、最大3回の自己修正、1クエリ50件以下に制限 🛟 ハーネス工学：PostgreSQL/DynamoDBで状態永続化、障害点から再開、プロバイダ自動フォールバック 📌 文単位の引用＋RAGASとLangfuseで評価。本番トラフィックも毎日バッチでハルシネーション検出 🏷️ NERで試験PDFから実体抽出、信頼度スコアで高信頼は自動更新・低信頼は人手レビューへ 「大きなコンテキスト窓でも選択性は要る」という割り切りが現場感あります。 #AIエージェント# #LLMOps#