Agents for Software Engineering: A Survey of Current, Challenges and Future (arxiv.org) 特 徴 ① 特 徴 ② 特 徴 ③ 普通のAIチャットサービスは、ユーザーの指示に基づいて動作するのに対し、 AIエージェントは、与えられた目標に基づいて独立して行動し、 ユーザーの介入を最小限に抑える。 普通のAIチャットサービスは、シンプルな一問一答に限定されることが多い。 AIエージェントは、複雑で連続した対話の中からタスクを処理する能力を持つ。 必要に応じて複数のAgentを用意して協調し問題を解決することもある。 普通のAIチャットサービスは、ユーザーの質問に答えることに主眼を置いているのに対し、 AIエージェントは、特定の目標やタスクの達成に向けて計画を立てて行動する。 自律性 目標指向 高度な推論
Pipeline RAG Data Application log , Prompt Store Post Analytics Azure AI Search Cosmos DB SQL DB Cosmos DB Orchestrator Azure Machine Learning LLMOps/MLOps Pipeline App Service ほか Github Actions ほか Azure Data Factory AI エンジニア Vision Text Voice 更新 Power BI
Store LLMの振る舞いに関する評価をするためのパイプライン整備およびノウハウ構築。 LLM評価パイプライン 評価にLLMを用いる場合、人間評価との乖離が発生する。 その精度向上、プロンプティング、およびファインチューニング技術など。 LLM as a Judge 調整テンプレート SLMを使用する際のコンピュートリソースの整備、エンドポイント構築の手順や簡易化など。 SLMデプロイ・ファインチューニング