• LangMem SDK for agent long-term memory

LangMem SDKは、AIエージェントに長期記憶を持たせ、学習能力と個別対応力を向上させるためのライブラリです。会話から情報を抽出し、プロンプトを更新してエージェントの行動を最適化し、行動、事実、イベントに関する長期記憶を維持する機能を提供します。Semantic memory（知識）、Episodic memory（経験）、Procedural memory（行動）の3種類の記憶タイプをサポートし、エージェントが長期にわたって学習し、より賢く、よりパーソナライズされた応答を生成することを支援します。

引用元: https://blog.langchain.dev/langmem-sdk-launch/

• LLMs.txtについての覚書

LLMがWebをクロールする際の負荷を軽減する目的で提案されたLLMs.txtについて解説。これは、LLMがWebサイトの情報を効率的に取得するための仕様を記述したテキストファイルです。robots.txtが検索エンジンのクローラーを制御するのに対し、LLMs.txtはLLMにサイト構造を伝えるサマリーとして機能します。完全な情報を提供するllms-full.txtも存在します。LLM利用者は、RAGなどの際にLLMs.txtの存在を意識すると良いでしょう。

引用元: https://zenn.dev/watany/articles/0b28a68a2dffc3

• Github Copilot Agentでパワーが4倍に、1週間を振り返る｜sys1yagi

GitHub Copilot Agentを1週間試した結果、PR数が4倍になったとのこと。アイデア実現のハードルが下がり、定型作業が自動化可能になった。一方で、lintやCIの速度、レビュー速度がボトルネックに。テストの品質と実行速度、動作確認の速度も重要になる。今後はチームでの活用が鍵となり、チームの取り組み方のアップデートが必要。

引用元: https://note.com/sys1yagi/n/n9a7b93554e3a

• 「ずんだもん」「チェイス」の雪像お目見え　木古内釜谷国道沿い 2025/2/17 函館新聞社／函館地域ニュース - e-HAKODATE

木古内町の国道沿いに、安斎さん制作の雪像が登場。地域の子どもたちを喜ばせようと1998年から続く恒例行事です。今年は「ずんだもん」や「チェイス」など4体のキャラクターが制作され、細部までこだわった出来栄え。夜にはライトアップも実施。展示は2月下旬まで（天候次第）。

引用元: https://www.ehako.com/news/news2024a/14599_index_msg.shtml

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• Raspberry Pi + Tailscale + Open WebUI で手軽に自分だけの LLM 環境を構築するチュートリアル

Raspberry PiでOpen WebUIを動かし、ローカルLLMやAPIを外部から利用する方法を紹介します。Tailscaleを使うことで、自宅外からも安全にアクセスできます。

1. 準備: Raspberry Pi (4以降推奨)、microSDカード、PCを用意。Raspberry Pi ImagerでOS (Raspberry Pi OS Lite推奨)をmicroSDに書き込み、SSHを有効化。
2. Tailscale導入: PCとRaspberry PiにTailscaleをインストール。Tailscale SSHを有効化し、PCからRaspberry PiへTailscale経由でSSH接続できることを確認。スマホからの接続も可能。
3. Open WebUIセットアップ: Raspberry PiにDockerをインストールし、Open WebUIをDockerで実行。Tailscale ServeでHTTPS接続を確立。Open WebUIで管理者アカウントを作成し、必要に応じてOpenAI APIキーなどを設定。

これで、どこからでもアクセスできる自分だけのLLM環境が完成します。GPUがあれば、ローカルLLMも利用可能です。

引用元: https://zenn.dev/ikumasudo/articles/18437293cca7c7

• LangGraphを使ってテックブログレビューエージェントを作ってみた

Insight EdgeのMatsuzaki氏が、テックブログのレビュー作業を効率化するため、LangGraphを用いたレビューエージェントを開発。記事は、開発の背景、システム構成、レビューの流れ、具体的な実装について解説。特に、レビュー観点の洗い出しから、Agentic Workflowによる処理フローの作成、LangGraphでの実装（ステート定義、ノード追加、エッジ追加など）に焦点を当てている。成果物として、実際のレビューコメント例を紹介。課題はあるものの、表記揺れや構成など、自分では気づきにくい誤りを指摘できることを確認。今後は、出力精度や冗長性の改善、Suggestion機能の利用などを検討し、社内での実運用を目指す。

引用元: https://techblog.insightedge.jp/entry/techblog_review_agent

• ChatGPTo3リアルタイム性能変動レポート2025/02/17｜ChatGPTリアルタイムモニタリング

ChatGPT-3の性能をリアルタイムでモニタリングしたレポートです。特定のプロンプトに対する回答を繰り返し生成し、その変動を評価しています。評価項目は、回答の文字数、語彙の多様性(TTR)、プロンプトへの従順さ(命令違反記号の使用頻度、命令違反回答の割合、読点の間隔)、予想推測関連ワードの使用頻度、プロンプトの影響力、学習データの応用頻度(ウマ娘の固有名詞分析)です。過去2週間のトレンドと当日の状態を分析し、安定性や異常値を検出しています。

引用元: https://note.com/gpt4_forecast/n/n6c7b19821908

• 「実は…有名アセットのウマの動きはおかしいんだ」ウマが好きすぎるゲーム開発者が指摘する近年ゲームのウマ描写のおかしさ。AAAゲームですらおかしい

ゲーム開発者が、ゲームでよく使われる馬のアニメーションアセット「Horse Animset Pro(HAP)」の動きが、解剖学的に見ておかしいと指摘。AAAタイトルを含む多くのゲームで、馬の足の動きが不自然だったり、蹄鉄のケアが現実と異なっていたりするとのこと。 開発者は、予算やターゲット層の違いは理解しつつも、アセットの品質向上を期待。

引用元: https://www.gamespark.jp/article/2025/02/17/149532.html

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• ブラウザ操作AIエージェントの脅威を考えてみる

LLMを活用したブラウザ操作AIエージェントが登場し、Web操作の自動化が期待される一方、プロンプトインジェクションによるセキュリティリスクが浮上しています。攻撃者がWebサイトに悪意のあるプロンプトを埋め込み、AIエージェントに実行させることで、リダイレクト、ローカルファイルやCookieの窃取、パスワードリセット、GitHubプルリクエストの強制マージなど、様々な攻撃が可能になります。対策として、AIエージェントが参照する情報源の信頼性を検証し、不用意なAPI実行を制限することが重要です。

引用元: https://zenn.dev/melonattacker/articles/dd7ca650b04bbd

• GitHub - JosefAlbers/VimLM: VimLM is a Vim plugin that provides an LLM-powered assistant for code editing by allowing users to interact with a local LLM model through Vim commands and automatically ingesting code context.

VimLMは、Vim上でLLMを活用したコーディング支援を行うプラグインです。特徴は、ローカルLLMモデルを使用し、GitHub Copilotのようにコード補完や提案を受けられる点。コードのコンテキスト（現在のファイル、選択範囲、参照ファイルなど）を深く理解し、対話的なコーディングが可能です。オフライン環境でも利用でき、APIやデータ漏洩の心配もありません。 基本的な使い方として、Ctrl-lでコンテキスト追加、Ctrl-jで会話継続、Ctrl-pでコード置換ができます。また、!includeで外部ファイルを取り込んだり、!deployでコード生成先を指定したりできます。 より複雑な処理は、:VimLMコマンドで実行可能です。

引用元: https://github.com/JosefAlbers/VimLM

• Audacity ® Introducing OpenVINO AI effects for Audacity

AudacityにIntelが開発したOpenVINO AIエフェクトが追加されました。PC上でローカル実行可能です。音声コンテンツ向けには、ノイズ除去と文字起こし機能があります。音楽向けには、音楽生成、スタイル変換、楽器パート分離機能が利用できます。 Windows版がダウンロード可能で、Linuxでのコンパイルも可能です。詳細はGitHubリポジトリを参照してください。

引用元: https://www.audacityteam.org/blog/openvino-ai-effects/

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VOICEVOX:春日部つむぎ

• LLMの重みの量子化でパフォーマンスが改善する仕組みについて

LLM（大規模言語モデル）の重みを量子化すると、なぜ処理速度が向上するのかを解説します。ここでは「Rooflineモデル」という図を使って、計算処理がボトルネックになっているか、メモリ転送がボトルネックになっているかを視覚的に判断します。もしメモリ転送がボトルネックになっている場合、重みを量子化してデータ量を減らすことで、GPUの利用率を上げ、パフォーマンスを改善できます。ただし、量子化による速度改善は、ハードウェアやフレームワークの性能に依存し、理想的な効果が得られない場合もあります。

引用元: https://zenn.dev/bilzard/articles/how-performance-improved-by-weight-quantization

• ChatGPT deep researchに見る⁨⁩AIが自律的に考える未来

OpenAIのdeep researchは、AIが自律的に調査を行うAIエージェントです。従来のAIと異なり、人間のように試行錯誤しながら計画、検索、分析を進めます。ポイントは、AIが自律的に考え、行動する点です。調査の過程で新たな発見があれば、計画を柔軟に変更し、まるで人間のリサーチャーのようにPDCAサイクルを回します。この背景には、じっくり考えることを学習した「推論モデル」の存在があります。今後は調査業務だけでなく、様々な業務領域で自律的なAIエージェントの実現が期待できます。

引用元: https://tech.layerx.co.jp/entry/2025/02/13/175317

• 自分の作品をAIに学習させたくない方に。意向を設定できるようになりました｜note公式

noteに投稿したコンテンツを、生成AIの学習データとして利用されたくない場合、設定画面からオプトアウトできる機能が追加されました。アカウント単位で設定可能で、全ての設定コンテンツに適用されます。設定方法は、アカウント設定画面から「生成AIの学習に拒否意向を示す」をONにするだけです。

引用元: https://note.com/info/n/n21b09699c67d

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（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）

• RAGでも「深い検索」を実現する手法「DeepRAG」

DeepRAGは、RAG(Retrieval-Augmented Generation)の性能を向上させるための新しい手法です。従来のRAGは、複雑な質問に対して十分な検索ができず、回答精度が低い場合がありました。DeepRAGでは、質問を細かく分解し、それぞれの要素に対して検索が必要かどうかを判断します。これにより、必要な情報だけを効率的に検索し、より深い、網羅的な回答を生成できます。特に、LLM(大規模言語モデル)が苦手とする「メタ認知」、つまり「自分が何を知らないか」を判断する能力を補強するため、モデルのファインチューニングを行います。実験結果では、従来の手法と比較して回答精度が大幅に向上し、検索回数も削減できることが示されています。

引用元: https://zenn.dev/knowledgesense/articles/034b613c9fd6d3

• How Klarnas AI assistant redefined customer support at scale for 85 million active users

決済サービスのKlarnaは、LangGraphとLangSmithを活用し、AIアシスタントを導入して顧客サポートを効率化しました。AIアシスタントは、顧客からの問い合わせ対応、払い戻し処理などを自動化し、まるで700人のフルタイムスタッフのように機能します。これにより、問い合わせ解決までの時間が80%短縮され、担当者の負担も軽減されました。また、AIによる自動化で、繰り返し作業の約70%をカバーしています。LangSmithによるテスト駆動開発とプロンプト最適化も精度向上に貢献。

引用元: https://blog.langchain.dev/customers-klarna/

• 「お嬢様ずんだもん」がまさかのプラスチックキット化→流れで「ずんだどん」のキット化も期待が高まりトレンド入りしてしまう

PLUMPMOAから「お嬢様ずんだもん」のプラスチックキット化が発表され、話題になっています。元々ネットミームとして存在した「お嬢様ずんだもん」の立体化に、ファンからは喜びの声が上がっています。さらに、同じくネットミーム発祥の「ずんだどん」のキット化を期待する声も高まり、Twitterでトレンド入りするほどの盛り上がりを見せています。

引用元: https://togetter.com/li/2509108

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VOICEVOX:ずんだもん

• LangChainに入門する

LangChainは、LLMアプリケーションを効率的に開発できるフレームワークです。プロンプト管理、処理のチェーン化、AIエージェント、会話履歴の保持などの機能を提供します。LCELを使うと、処理を簡潔なコードで記述できます。

実装では、スキーマ定義による入出力の型管理、プロンプトエンジニアリングによるLLMの出力制御、そして会話の文脈を維持するためのメモリ管理が重要です。

メモリ管理には、LangGraphを利用し、会話履歴を全てLLMに送る、履歴の一部を消去する、履歴を要約するなどの方法があります。LangSmithを使うことで、LLMアプリケーションのデバッグやテストが容易になります。実践を通してLangChainを学ぶのがおすすめです。

引用元: https://zenn.dev/utokyo_aido/articles/bcbf0a8e896228

• The Anthropic Economic Index

Anthropicが、AIが労働市場と経済に与える影響を理解するための「Anthropic Economic Index」を発表しました。初期レポートでは、Claude.aiの利用データを分析し、AIの利用状況を調査。ソフトウェア開発や技術文書作成でAI活用が多く、AIは人間の能力を拡張する（57%）傾向があります。AIは高賃金職で利用が多いものの、低賃金・超高賃金職では少ないことが判明。Anthropicは、データセットをオープンソース化し、研究者からの意見を募集しています。

引用元: https://www.anthropic.com/news/the-anthropic-economic-index

• Automate bulk image editing with Crop.photo and Amazon Rekognition Amazon Web Services

Evolphin Software社のCrop.photoは、Amazon Rekognitionを活用した画像編集自動化サービスです。大量の画像処理における課題を、AIによる自動化で解決します。ECサイトやスポーツ業界では、商品画像の一括処理や選手画像の切り抜きなどで効率化が求められますが、Crop.photoはこれらのニーズに対応。Amazon Rekognitionの顔認識、物体検出、コンテンツモデレーションなどの機能を活用し、画像編集ワークフローを自動化。例えば、ECサイト向けには商品画像の自動検出と適切なトリミング、スポーツ業界向けには選手顔写真の自動切り抜きなどが可能です。これにより、画像処理時間が大幅に短縮され、作業効率が向上します。

引用元: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automate-bulk-image-editing-with-crop-photo-and-amazon-rekognition/

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VOICEVOX:ずんだもん

• 【覚醒しました】Github CopilotはAIエージェント機能を搭載することにより、格段に扱いやすく開発しやすくなったので解説します

GitHub CopilotにAIエージェント機能が搭載され、開発がより手軽になりました。 主なポイントは以下の通りです。

• 概要: VS Code Insidersで利用可能なAIエージェント機能。API連携コードの自動生成やエラー修正を自動で行います。
• 料金: Copilotの契約内で追加料金なしで利用可能。
• メリット: 多くの企業でCopilotが利用許可されているため導入しやすい。ファイル修正の反復作業がスムーズ。
• 注意点: ターミナル連携や外部ファイル操作、URL参照にはまだ改善の余地あり。

今後は外部データへのアクセス拡張、ターミナル操作の改善、GitHubリポジトリとの連携強化に期待とのことです。

引用元: https://zenn.dev/aimasaou/articles/74c89b843832b3

• ChatGPTのdeep researchが凄すぎるので、徹底的に使い方と出力結果をまとめていくよ その1｜カレーちゃん

OpenAIが提供するChatGPTの新機能「deep research」は、複雑な調査タスクを効率的に行うためのエージェント機能です。金融、科学、エンジニアリング分野での正確な調査や、製品比較、ニッチな情報検索に役立ちます。Proユーザー向けに提供されており、詳細なリサーチボタンを有効にすることで利用可能です。SNSアカウントの分析、X(旧Twitter)のバズ投稿分析、商用利用可能なボイスチェンジャーの市場調査、企業の戦略調査など、様々な用途で活用できます。プロンプトを具体的にすることで、より精度の高い結果を得られます。

引用元: https://note.com/currypurin/n/n558fc5996586

• Why 2025 will be the year of the AI agent

Forge Holiday GroupのCEO、Graham Donoghue氏が、ポッドキャストで2025年がAIエージェントの年になると予測しました。AIエージェントは、人間の介入なしに特定のタスクを実行する自律的なインテリジェントシステムです。同社では、オーナーやゲストとの会話、マーケティング技術にAIエージェントを活用し、競争力を高めています。AIの成熟度調査も実施し、現状把握と目標設定を行っています。Donoghue氏は、AIエージェントがビジネスに大きな変革をもたらすと考えています。

引用元: https://businesscloud.co.uk/news/why-2025-will-be-the-year-of-the-ai-agent/

• スポンサー0となり先週はタマの映像を流したサザエさん、今週はサザエさんの投げキッスだった「これが楽しみまである」

サザエさんのスポンサーが減少し、2月2日から提供クレジット部分にスポンサーではなく、タマやサザエさんの映像が流れる事態に。視聴者からは「楽しみ」という声も上がる一方、青森テレビでは通常通りスポンサー表示があるなど、地域によって対応が異なる状況です。

引用元: https://togetter.com/li/2509215

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VOICEVOX:春日部つむぎ

• Is LangGraph Used In Production?

Uber、LinkedIn、Replitなどの大手企業が、本番環境での実用的なユースケースにLangGraphを採用している。2024年以降、特定のビジネスニーズに合わせたAIエージェントの構築に焦点が移る中、これらの企業はLangGraphを活用して、信頼性、可観測性、制御性に優れたエージェントを構築している。LangGraphは、LLMの予測不可能性、オーケストレーションの複雑さ、観測性とデバッグの限界といった、AIエージェントを本番環境に導入する際の課題を克服するために開発された。LinkedInは採用担当者向けAI、AppFolioはプロパティマネージャー向けコパイロット、UberとReplitは開発サイクルを加速、Elasticはリアルタイムの脅威検出にLangGraphを活用している。LangGraphは、カスタマイズ可能で信頼性が高く、LangSmithとの統合により可観測性に優れている。

引用元: https://blog.langchain.dev/is-langgraph-used-in-production/

• Gemini 2.0 is now available to everyone

Gemini 2.0のアップデート情報です。 新しいモデルとしてGemini 2.0 Flash-Liteが登場。これはコスト効率を重視したモデルで、Google AI StudioとVertex AIで公開プレビュー版が利用可能です。

また、Gemini 2.0 Proの実験バージョンも公開されました。これは特にコーディング性能と複雑なプロンプト処理に優れており、Google AI Studio、Vertex AI、Gemini Advancedで利用できます。

Gemini 2.0 Flashもアップデートされ、Gemini APIを通じてGoogle AI StudioとVertex AIで一般利用可能になりました。

これらのモデルはテキスト出力に対応しており、今後は他のモダリティもサポート予定です。価格等の詳細はGoogle for Developers blogを参照ください。

引用元: https://deepmind.google/discover/blog/gemini-2-0-is-now-available-to-everyone/

• Google Wants Search To Be More Like an AI Assistant in 2025

Googleは検索をAIアシスタントのように進化させる計画です。2025年には、AIが検索においてさらに重要な役割を果たすとSundar Pichai CEOは述べています。AI Overviewsを導入し、検索結果の要約をAIで行うようになりましたが、これは始まりに過ぎません。今後は、Project Astraのようなリアルタイムで映像を解析できるAIや、Gemini Deep Researchのような詳細な調査レポートを生成できるAIを活用し、検索がよりインタラクティブになることが期待されています。ただし、AIの導入には課題もあり、過去には不正確な情報を提供する事例もありました。

引用元: https://autogpt.net/google-wants-search-to-be-more-like-an-ai-assistant-in-2025/

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