AIエージェントキャッチアップと論文リサーチ

イベントページ：https://generative-agents.connpass.com/event/348990/

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1. 2025/3/28 #LLMアプリエンジニアになろう AIエージェントキャッチアップと 論文リサーチ
2. 自己紹介 大嶋勇樹（おおしまゆうき） https://x.com/oshima_123 株式会社ジェネラティブエージェンツ取締役CTO/Co-founder 大規模言語モデルを組み込んだアプリケーションやAIエージェントの開発を実施 個人ではエンジニア向けの勉強会開催やUdemy講座の作成など 勉強会コミュニティStudyCo運営 「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」（共著） 「LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門」（共著）
3. 2025/3/28 #LLMアプリエンジニアになろう AIエージェントキャッチアップと 論文リサーチ
4. 「AIエージェントキャッチアップ」とは 半年ほど前から、毎週気になるAIエージェント・LLMアプリ関連のOSSをさわる会をしています 初見の状態でチュートリアルを動かしたり、公式ドキュメント・ソースコードを読んだりしています
5. 開催テーマ • AIエージェントのフレームワーク • コーディングエージェント • セキュリティツール • などなど...
6. AIエージェントキャッチアップと論文リサーチ AIエージェントキャッチアップで扱うテーマは、論文が起点となっていることもあります 以下の3つのケースを紹介します • Case1）論文から実装をみていく • Case2）論文から実装をみた、さらに先へ • Case3）あるテーマについて論文とOSSを両方みていく
7. Case1）論文から実装をみていく 論文によっては、GitHubで実装が公開されている場合があります （例）AutoGen、Magentic-One、The AI Scientist 実際に動かしたりソースコードを読んだりすることで、 実装の解像度を高めたり、どこかで活かせるTipsを発見できることは多いです Lu et al.（2024） 「The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery」 https://arxiv.org/abs/2408.06292 Wu et al.（2023） 「AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation」 https://arxiv.org/abs/2308.08155
8. Case2）論文から実装をみた、さらに先へ AIエージェントの実装を読んでいると、その中で使われているツールを発見することもあります https://github.com/Aider-AI/aider https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist https://github.com/stackblitz/bolt.new https://github.com/cline/cline 特定分野のエージェントで共通して使われているライブラリや手法の発見に繋がることもあります The AI Scientistで使われている コーディングエージェント 「aider」をみていく コーディングエージェント 「Bolt.new」や「Cline」も みていく
9. Case3）あるテーマについて論文とOSSを両方みていく あるテーマについて論文とOSSを両方みていくこともあります （例）LLMアプリケーションのセキュリティについて 論文がOSSを知るきっかけになることもあり、そのテーマの現状を知るうえで参考になります 論文の例 OSSの例 • Ayyamperumal & Ge（2024）「Current state of LLM Risks and AI Guardrails」 https://arxiv.org/abs/2406.12934 • Chua et al.（2024）「AI Safety in Generative AI Large Language Models: A Survey」 https://arxiv.org/abs/2407.18369 • LLM Guard https://github.com/protectai/llm-guard • Guardrails AI https://github.com/guardrails-ai/guardrails • NVIDIA NeMo Guardrails https://github.com/NVIDIA/NeMo-Guardrails • Giskard https://github.com/Giskard-AI/giskard
10. まとめ 「AIエージェントキャッチアップと論文リサーチ」として、以下の3つのケースを紹介しました • Case1）論文から実装をみていく • Case2）論文から実装をみた、さらに先へ • Case3）あるテーマについて論文とOSSを両方見ていく 来週も話題の論文の実装を扱うので、ご興味ある方はぜひ参加してください https://generative-agents.connpass.com/event/350472/
11. ご清聴ありがとうございました