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モデルコンテキストプロトコル(MCP)は、AIアプリケーションと外部ツールの間で共通する配線仕様として理解できます。 その目的はAPIを置き換えることではなく、モデル、クライアント、ツールサービス間のカスタマイズの層を減らすことです。 したがって、2026年には突然ホットワードになるでしょう。それは...
マルチモーダルエージェントとは、テキストのみを処理できるエージェントでありながら、画像、音声、インターフェース状態、ドキュメント、さらには動画など複数の入力を同時に受信・利用し、それらをツールコールやタスクプランニングと組み合わせてアクションを実行することができるエージェントを指します。 最近ますま...
スキーマは「データの見た目」マニュアルとして理解できます。 細かい部分には責任を負いませんが、構造、フィールド、型、階層、制約を定義します。 モデルを自由に再生させたいけれど、正直なところ特定のフォーマットで出力したいなら、スキーマが重要な役割を果たします。 だからJSON、構造化出力、関数呼び出し...
同じプロンプトの結果は毎回異なり、通常はモデルが「ポンピング」するわけではありませんが、モデル自体のランダムサンプリング、会話履歴によるコンテキストドリフト、そして毎回異なる外部ツールや検索結果の3つの変数を同時に入力します。 プロンプト自体だけに注目すると、問題を誤判断しがちです。 まずどちらが違...
AI Agentとワークフローの最大の違いは名前ではなく、「誰が決定するか」にあります。 ワークフローは、モデルを呼び出すタイミング、メッセージを送るタイミング、テーブルを書くタイミングなど、事前に描いたフローチャートのようなもので、その経路は基本的に固定されています。 エージェントは次に何をするか...
多くの人がCozeでプラグインやワークフローを混ぜていて、やればやるほど混乱してしまいます。 実際、この2つは異なる2つの問題を解決します。プラグインはエージェントに機能を追加し、ワークフローはこれらの機能をどのように、どの順序で呼び出すかを調整しています。 一方は部品のようで、もう一方はフローチャ...