• How Build.inc used LangGraph to launch a Multi-Agent Architecture for automating critical CRE workflows for Data Center Development.

Build.inc社が、LangGraphを活用し、商用不動産(CRE)におけるデータセンター開発の重要なワークフローを自動化するマルチエージェントアーキテクチャを構築した事例を紹介。25以上のサブエージェントからなる複雑なシステム「Dougie」は、これまで4週間かかっていた土地調査を75分で完了させる。 複雑性と可変性、データの断片化、専門知識の必要性から、従来のソフトウェアでは難しかった自動化を、エージェントファーストのアプローチで解決。複数の専門エージェントが連携し、タスクを分割・実行することで、効率化を実現している。 LangGraphによる非同期実行で並列処理を行い、大幅な時間短縮。エージェントをタスクに合わせて最適化し、単純化することで、より正確でモジュール化されたシステムを構築。不動産開発における反復的で複雑なワークフローを自動化し、時間とコストを削減、より戦略的な業務への集中を可能にする。

引用元: https://blog.langchain.dev/how-build-inc-used-langgraph-to-launch-a-multi-agent-architecture-for-automating-critical-cre-workflows-for-data-center-development/

• 「Gemini」、メモリー機能を全ユーザーに開放–有料ユーザー向けの新機能も

GoogleのAI「Gemini」がアップデート。以前は有料版限定だったユーザーの好みなどを記憶する機能が、全ユーザーに開放されました。これにより、名前やプロジェクトなどの情報を毎回入力する手間が省け、より関連性の高い回答が得られます。また、有料版ユーザー向けには、スマホの画面やカメラを通してGeminiが周囲の状況を認識し、質問に答えられる機能が追加。

引用元: https://japan.zdnet.com/article/35230016/

• 色々なことをClineにやらせてみた

AIコーディングツールClineを使って、コーディング以外にも色々なことを試した事例を紹介。タワーディフェンスゲームの作成、マリオのプレイ、ネットワーク問題の調査、図の作成など、Clineの応用範囲が広がることがわかる。特に、ネットワーク調査では、 Clineにコマンド実行を指示することで、問題の切り分けをAIが行い、頼れる存在になる様子が示されている。 Clineは開発者向けのツールだが、今後は誰もが使えるAIエージェント的ソフトが発展していくと予想される。

引用元: https://karaage.hatenadiary.jp/entry/2025/03/05/073000

• 指導教員がAIに研究テーマを与えたら論文が20分で生成されてしまったらしく「もう大学院生は要らないのでは？」となったが議論したら更に悲しい結論が出た

AIがM2レベルの論文を短時間で生成したことが話題。しかし、AIの利用にはコストがかかる一方、大学院生は学費を払うため、人材育成とは別の側面で存在意義があるという意見が出ている。AIは既存知識のまとめ役であり、新しい視点や発見を生み出す研究には、まだ人間の役割が重要であるとの議論も。

引用元: https://togetter.com/li/2520654

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