Koichiro Mori

人工知能や深層学習に興味を持っています。専門は音声合成や音声変換などの音声生成技術です。最近は大規模言語モデル（LLM）、マルチモーダル生成AI、AIエージェントなどに興味を持っています。

[Koichiro Mori @sylvan5]

Python誕生のドキュメンタリーを観ていた。私がはじめてPythonを触ったのは2006年でPython 2.5の時代。Perlが大好きだったけれど会社の同僚から勧められてPythonに乗り換えた思い出がある
Python: The Documentary | An origin story https://t.co/LXAmfDxUA2 @YouTubeより

[DeepLearning.AI @DeepLearningAI]

Sharing our latest short course: Building and Evaluating Data Agents, created in collaboration with @Snowflake and taught by Anupam Datta (@datta_cs) and Josh Reini (@_jreini).

A data agent extracts data from sources such as files or databases, analyzes it, and provides insights and visualizes its findings. But most data agents struggle with reliability or can't handle multi-step reasoning.

In this course, you'll learn to build, trace, and evaluate a multi-agent workflow that plans tasks, pulls context from structured and unstructured data, performs web search, and summarizes or visualizes the final results.

Learn more and enroll for free! https://t.co/JCbIo7yM9B

[LangChain @LangChain]

🌟Our latest LangChain Academy course – Deep Agents with LangGraph – is now live!🌟

Many agents today follow the same simple pattern: run in a loop, call tools. That architecture works well enough, but it breaks down as tasks get more complex.

Today, companies of all sizes – from startups to large enterprises – are building their own Deep Agents.

These agents dive deeper. They’re able to plan complex tasks and carry them out over longer time horizons.

There are four key features that set Deep Agents apart from regular agents:
1. Planning – keeps agents on track
2. File system – allows agents to offload context
3. Sub-agents – act as focused specialists
4. Prompting – provides agents with detailed instructions

Our latest LangChain Academy course, Deep Agents with LangGraph, shows you how to combine these pieces with LangGraph to orchestrate long-running, multi-agent workflows.

Big thanks to community member @labdmitriy for helping us shape this course with his contributions!

Enroll for free ➡️ https://t.co/GUQgBs3OKZ

[Oikon @oikon48]

なかなか読み応えがあった。決定論的なソフトウェア開発から、非決定論的なAIエージェントへの転換という視点が印象に残った。

AIエージェントにとって効果的なツール作成の観点や評価法についても勉強になる点が多い記事。

[ML_Bear @MLBear2]

【AI Agent 参考資料まとめ】
AI Agentを開発する際に参考になる記事をまとめたのでXにも共有します。

・AI Agent開発
・Context Engineering
・マルチエージェント開発
・Prompting

の4カテゴリで選定しました。

全部解説すると一生終わらないので笑、各資料ひとこと紹介程度に😇

詳細はスレへ↓

[ML_Bear @MLBear2]

Anthropicが公開したこの記事めちゃ良い。AI Agentに持たせるツールの設計方法や改善サイクルの方法が詳しく書かれている。

ツールの説明は超重要、Agentの振る舞いを細かに観察しろ、ページネーションつけてコンテキスト節約しろ、など実践的なアドバイスが多くて良い😇

https://t.co/sbdovpYs0p

[ML_Bear @MLBear2]

一時期話題になってたGoogleのAIエージェント関連ガイドブックが日本語化されてました。ここからダウンロードできるらしい⤵️

https://t.co/sdn0xsWfMx

[AGIラボ @ctgptlb]

【衝撃発表】OpenAI「GPT-5」まとめ

AIの歴史に残る大型アップデートです。
今回の発表の柱は大きく4つです。

1. 最新モデル GPT-5 発表
2. ChatGPT機能の大幅進化
3. 開発者・企業向け強化
4. 利用範囲の拡大と社会的インパクト

詳細は以下で↓↓↓

[OpenAI @OpenAI]

GPT-5 is here.

Rolling out to everyone starting today.

https://t.co/rOcZ8J2btI

[LangChainJP @LangChainJP]

【LangChain Deep Agents: 複雑なタスクに対応するエージェントアーキテクチャ】

LangChainが「Deep Agents」に関するブログ記事を公開。同時に、共同創設者のHarrison Chase氏がPythonパッケージ「deepagents」をリリースした。これは、従来の「浅い」エージェントの限界を超え、複雑で長期的なタスクに対応するアーキテクチャ。

Deep Agentsは、4つの主要コンポーネント（詳細なプロンプト、プランニングツール、サブエージェント、ファイルシステム）を統合。これにより、従来のツール呼び出しループを超えた「深い」思考と実行が可能になる。

「deepagents」パッケージは、この概念を実装したPythonライブラリで、様々なドメインのDeep Agentを構築できる。LangGraphと統合されており、ストリーミングやHuman-in-the-loop、メモリなどの機能も利用可能。

[すぐる | ChatGPTガチ勢 𝕏 @SuguruKun_ai]

Anthropicが無料で「Claude Code」を学べるコースを公開。そもそもの構築方法からMCP・SDKまで網羅した15レクチャーで初心者でも体系的に学ぶことができる👇🧵

[Kosuke @kosuke_agos]

LLMの時代は終わるかもしれません。

NVIDIAが「AIエージェントの未来はLLMではなく、小型言語モデル（SLM）にある」という衝撃的な論文を発表しました。

現在のLLM中心のアプローチは非効率で時代遅れだと指摘しています。

NVIDIAが提唱するSLMの重要性を7つのポイントにまとめました🧵

[Julien Chaumond @julien_c]

BREAKING:

we've partnered with @metaai and @paperswithcode to build a successor to Papers with Code (which was sunsetted yesterday)

PWC, founded by @rbstojnic and @rosstaylor90 has been an invaluable resource for AI scientists and engineers over the years (and an inspiration for us to build @huggingface)

We are happy to follow in their path and provide a new section of HF for the community to follow trending Papers, linked to their code implementations on GitHub 🔥

link in the next tweet ⤵️

And hat/tip @joespeez @ThomasScialom for helping with this 🥰

[nogu @_nogu66]

JARVIS風のAIエージェント、実はもう誰でも作れます。話しかけると返事して、天気も検索もできて、アプリにもなる。しかも全部無料。『LiveKit』使うんだけど、動画でステップ全部紹介されててめっちゃわかりやすい。リンクはリプ欄に貼っておきます。

[elvis @omarsar0]

LangExtract

Nice little package from Google.

It allows you to extract structured information from unstructured documents based on user-defined instructions.

- source grounding
- structured outputs
- optimized for long docs
- cloud and local-based LLM support
- and more

[Yuta Kashino @yutakashino]

Stanford CS336 Language Modeling from Scratch I 2025 - YouTube https://t.co/TjRugLiKGm いやあ，このコースはスゴい…．LLMをスクラッチから構築するための最新の知識とノウハウを開示してる．フロンティアモデルに関わる人間はもちろん，使う側もこれがミニマム知識となる世界線が来たのかも…

[Koichiro Mori @sylvan5]

Excited to be taking @langchain Academy’s course: Building Ambient Agents with LangGraph! 🚀 Check it out: https://t.co/tyZlxK1icS https://t.co/gX2Fy24o2X

[Akshay 🚀 @akshay_pachaar]

State of the art text-to-speech! 🔊

Chatterbox is the first production-grade open-source TTS model.

Give your AI Agents voice with:

- Sub-200 ms latency
- SoTA zero-shot synthesis
- Emotion & intensity control

100% open-source!

[しゅんけー「📕Pythonで学ぶ画像生成」発売中！ @shunk031]

AI Agent のエアプは良くないなーと思うので、とりあえずバカデカサーベイ読んで完全理解スライドを作成し始めています（今週水曜公開予定です）。応援 RT お願いします…！

[2503.21460] Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges https://t.co/KNBNMp3Rm9

[LangChainJP @LangChainJP]

【LangGraph Platformが一般提供開始、ステートフルなエージェント管理を実現】

LangGraph Platformが5月14日から一般提供を開始し、長時間実行・ステートフルなエージェントのデプロイと管理が可能になりました。昨年6月のベータ版リリース以降、約400社が本番環境でエージェントをデプロイするために活用しています。

主な特徴：
・1クリックデプロイ機能により数分で本番環境へ移行可能
・30種類のAPIエンドポイントで様々なインタラクションパターンに対応
・水平スケーリングによりバースト的な長時間実行トラフィックに対応
・永続化レイヤーによりメモリ、会話履歴、非同期コラボレーションをサポート

LangGraph Studio（エージェントIDE）が標準搭載され、エージェントワークフローをリアルタイムで視覚化・デバッグできます。チェックポイントとメモリモジュールにより、失敗ポイントの巻き戻し・編集・再実行が容易になりました。

デプロイオプションはCloud（SaaS）、ハイブリッド、完全セルフホストから選択可能。開発者向けプランでは月10万ノード実行まで無料で利用できます。