実践AIエージェント開発―マルチエージェントシステムの設計と実装 [単行本]

実践AIエージェント開発―マルチエージェントシステムの設計と実装 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  生成ＡＩはソフトウェアの開発を劇的に加速させ、ツールやリソースを駆使して難題を効率的に解決する「ＡＩエージェント」が使われるようになりました。しかし、自律的な計画や修正を要するエージェントの開発は技術的難易度が高く、多くの組織で課題となっています。本書は、マルチエージェントシステムの設計と実装に関する実践的ガイドです。複雑な環境下で、アイデアを効率的かつ具体的なソリューションへと導くための手法を紹介します。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  １章　エージェント入門
  ２章　エージェントシステムの設計
  ３章　エージェントシステムのユーザー体験デザイン
  ４章　ツールの活用
  ５章　オーケストレーション
  ６章　知識と記憶
  ７章　エージェントシステムにおける学習
  ８章　シングルエージェントからマルチエージェントへ
  ９章　検証と測定
  １０章　本番環境での監視
  １１章　改善ループ
  １２章　エージェントシステムの保護
  １３章　人間とエージェントの協働

• 内容紹介

  AIエージェントを設計/実装するための実用ガイド！
  生成AIはソフトウェアの開発を劇的に加速させ、ツールやリソースを駆使して難題を効率的に解決する「AIエージェント」が使われるようになりました。しかし、自律的な計画や修正を要するエージェントの導入は技術的難易度が高く、多くの組織で課題となっています。本書は、シングルおよびマルチエージェントシステムの設計と実装に関する実践的ガイドです。複雑な環境下で、概念を効率的に具体的なソリューションへと導くための手法を紹介します。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  アルバダ,マイケル(アルバダ,マイケル／Albada,Michael)
  Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、Ｕｂｅｒ、ＳｅｒｖｉｃｅＮｏｗで９年間、大規模なＭＬソリューションの設計・構築・デプロイに携わってきたＭＬエンジニア。大規模言語モデル、推論モデル、ファインチューニング、レコメンデーションシステム、地理空間モデリング、サイバーセキュリティ、そしてサイバーセキュリティ向け大規模マルチエージェントシステムの開発を専門としている。スタンフォード大学で学士号、ケンブリッジ大学とジョージア工科大学で修士号を取得した
  
  鈴木 駿(スズキ ハヤオ)
  東京ガス吹奏楽団チューバ奏者
  
  高山 洪銘(タカヤマ コウメイ)
  どちらかといえばソフトウェアエンジニア。モバイルアプリケーション開発やＳＤＫ開発のほか、ソフトウェアテストの自動化にも長年従事。近年は開発者支援や組織的なナレッジ共有にも注力する傍ら、ＭＬやデータ分析にも関心を持ち、一部のＡＩ作曲コンテスト等にも出没している
  
  山下 正浩(ヤマシタ マサヒロ)
  エンジニア。ＩＤＰＡ　Ｓｏｕｔｈ　Ｍｏｕｎｔａｉｎ　Ｓｈｏｗｄｏｗｎ　２０１３　ＳＳＰ　Ｎｏｖｉｃｅ　１ｓｔ　ｐｌａｃｅ

実践AIエージェント開発―マルチエージェントシステムの設計と実装 の商品スペック