AIエージェントの構築をやめよう!

2025-07-03
AIエージェントの構築をやめよう!

Netflix、Meta、米国空軍などのチームにLLM駆動システムの構築に関する助言を行う専門家であるHugoは、多くのチームがAIエージェントの構築に早すぎる段階で取り組んでおり、その結果、複雑でデバッグが難しいシステムになっていると主張しています。彼は、チェイニング、並列処理、ルーティング、オーケストレーターワーカーパターンなどのよりシンプルなワークフローの方が、複雑なエージェントよりも多くの場合効果的であると主張しています。エージェントは、メモリ、委任、計画を必要とする動的なワークフローを扱う場合にのみ適切なツールです。著者は5つのLLMワークフローパターンを共有し、観測可能で制御可能なシステムを構築することの重要性を強調しています。安定したエンタープライズシステムにはエージェントを使用しないでください。それらは、人間の介入を含むシナリオに適しています。

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オフラインとオンラインのMLパイプライン:AIスケーリングの鍵

2025-05-13
オフラインとオンラインのMLパイプライン:AIスケーリングの鍵

この記事では、スケーラブルなAIシステム構築におけるオフラインとオンラインの機械学習パイプラインの重要な違いを強調しています。オフラインパイプラインは、データ収集、ETL、モデルトレーニングなどのバッチ処理を処理し、オンラインパイプラインは、ユーザーにリアルタイムまたはニアリアルタイムで予測を提供します。この記事は、これらのパイプラインを分離することの重要性を強調し、要約SLMのファインチューニングのための機能パイプラインを例として使用しています。ZenMLなどのMLOpsフレームワークを使用して、再現可能で追跡可能でスケーラブルなデータセット生成プロセスを構築する方法を説明しています。このプロセスはMongoDBからデータを取得し、さまざまな段階で処理した後、最終的にHugging Faceに公開します。この分離を理解することは、堅牢な本番レベルのAIシステムを構築するために不可欠です。

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開発