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🗼#

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#

🧭 「とりあえずLangGraph」になっていませんか。この論文は、グラフ・オーケストレーションが本当に効く場面と、むしろ邪魔になる場面を切り分ける実務ガイドです。 LangGraphが価値を生むのはモデルの賢さではなく、耐久的なオーケストレーションとガバナンスの部分だと著者は言います。だからこそ、ワークフローが一時停止・再開を要する時や、次の一手がリスク・証拠の質・リトライ回数といった明示的な状態に依存する時にこそ真価を発揮します。逆に、単一プロンプト＋1ツールで済むなら素のSDKで十分、と過剰適用を戒めます。 主張は3つの実行可能なレシピで具体化されます。バリデーションと実行エラーから自己修復するSQL分析、証拠が弱ければ捏造せず「不十分」と返すフェイルクローズなRAG、そして高リスク案件だけを割り込みで止めて人間レビューに回すHITL。いずれも「型付き状態・条件分岐・チェックポイント」で修復や承認を暗黙のプロンプトから引き剥がし、テスト可能な明示ステップにします（チェックポインタを外すと停止後に再開できず高リスク案件が完了しない、という警告も）。 ツールの使い分けも明快で、単純ならReAct、構造化抽出ならスキーマファースト、プロンプト最適化ならDSPy、分岐と監査が要るならLangGraph。あえてベンチマークを載せず「いつ工学の形が変わるか」を論じる Graph-Based Agentic AI with LangGraph は、設計判断の良い地図になります。 🔗 #LangGraph# #AIエージェント#

🦢 コード補完で終わらない、ローカル実行の汎用AIエージェント。Rust製でデスクトップ・CLI・APIから使え、GitHubスター48.9kのGooseがLinux Foundation傘下になりました。 タイトル: aaif-goose/goose URL: 📦 概要 Gooseは、任意のLLMでインストール・実行・編集・テストまで行う汎用AIエージェントです。Rustで書かれ、macOS/Linux/Windowsでローカルに動作し、デスクトップGUI・CLI・組み込みAPIの3つの入り口を持ちます。 ❓ 解決する課題 従来のコーディングアシスタントは「コードの提案」に閉じがちでした。Gooseはこれを越え、調査・執筆・自動化・データ分析・日常の生産性まで、エージェントが実際に環境を操作して幅広いタスクをこなします。 🛠 機能の説明 ・15以上のLLMプロバイダ（Anthropic、OpenAI、Google、Ollama、OpenRouter、Azure、Bedrockなど）に対応します ・API キーに加え、既存サブスクリプション（ACP経由）でも認証できます ・オープン標準のMCP（Model Context Protocol）で70以上の外部ツールと接続します ・コードベースの64.4%がRustで、UIはTypeScript中心です 🎯 ユースケース IDEやコード提案に縛られず、ターミナル・デスクトップ・API埋め込みのどこからでもエージェントを呼べます。自動化やデータ分析など、日常ワークフローへAIエージェントを組み込みたい場面に向きます。 📊 実績 ・GitHubスター48.9k、フォーク5.2kという強い採用 ・もともとblock組織のプロジェクトでしたが、Linux FoundationのAgentic AI Foundation（AAIF）へ移管されました ベンダー中立なオープンエージェント基盤としての位置づけが強まっています。 #AIエージェント# #OpenSource#