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『LayerX 名村さんに聞く！2025年AIエージェント時代の可能性と実践』に参加してみた📝
まさぴょん🐱LayerX 名村さんに聞く！2025年AIエージェント時代の可能性と実践
LayerX 名村さん
まさぴょん🐱LayerX 名村さんに聞く！2025年AIエージェント時代の可能性と実践
ソフトウェアに対する考え方が変わった
データのあり方も変化した
ソフトウェアは、プログラミングから指示の時代へ
AIエージェントを取り巻く技術
AI Agent FlameWorkから要素技術を分析していく📝
AI Agent FlameWorkである Mastraから要素技術を分析する📝
Workflow
Tool (Tool Callなど)
Agent Memory
RAG (ベクトルデータ)
Evaluation (評価機能)
エージェントのシステム上の役割📝
エージェントの設置場所📝
サーバー
ブラウザ拡張
デスクトップ/ネイティブアプリ
プロンプトについて📝
AIエージェントの弱点
セキュリティ上の脅威: プロンプトインジェクション
実際に開発で使用している技術について📝
AI SDK by Vercel
Meilisearch (RAG対応している検索エンジン)
LlamaIndex.TS
Langfuse
LayerXにおけるAI Agent実装の実例
Sales Portal
AI エージェントのこれから
ソフトウェアエンジニアは、どうなっていくのか？
掲示板で、自分がコメントしたこと📝
TypeScrptの方がWeb App実装だといいが / Python、どっちで使用するか問題みたいな話題が出ていたので、コメント
Pythonでしか使用できない機能系は、FastAPIで提供する。
その他、LangChain.jsで十分対応できるものは、TypeScriptのAPIで提供する。
っていう使い分けしている。
Q & Aコーナー
RAG近辺等に関して何か気をつけていることは？
RAGに保存して、検索するといい感じに出ているのでそのまま使っている。
Enbeddingする際に、気をつけている点で精度が上がっているかも。
生成AI時代で求められるスキルセットや、マインドセットは？
正しく指示できることが重要になってくる。
自分の方が絶対よく書けるというマインドは、捨てた方がいい。
今までのソフトウェアの作り方から変わると思う。
「ベクトルの気持ちを理解する」のが大事になってくるかも。
まさぴょん🐱LayerXについてや、関連イベントについて📝
LayerXについて📝
関連イベントについて📝