https://speakerdeck.com/mahiya 2026-04-19 19:41:53 -0400 AIエージェントは単体でも一定のタスクをこなせますが、1つのエージェントだけで解決できる範囲には限界があります。情報収集・分析・判断・実行といった複数の工程や専門性をまたぐ複雑なタスクに対応するには、役割の異なる複数のエージェントを協調・制御する「マルチエージェント・オーケストレーション」が不可欠です。 そして、その実装には高度な状態管理とプロセス設計が必要となります。Elasticでは、これを実現するための機能として「Elastic Workflows」を提供しています。また、そのオーケストレーションの構成要素となる「個々のエージェント」を開発するための機能として「Elastic Agent Builder」を提供しています。 本スライドでは、Elastic Workflows と Elastic Agent Builder を用いた AI エージェントの開発と、マルチエージェント・オーケストレーションの開発方法を徹底解説します。AI エージェントをどう作り、それをWorkflowsでどう束ねて制御するのか、アーキテクチャのベストプラクティスから想定ユースケースまで、次世代のAIアプリケーション開発に必須の知識を凝縮してお届けします。 AIエージェントは単体でも一定のタスクをこなせますが、1つのエージェントだけで解決できる範囲には限界があります。情報収集・分析・判断・実行といった複数の工程や専門性をまたぐ複雑なタスクに対応するには、役割の異なる複数のエージェントを協調・制御する「マルチエージェント・オーケストレーション」が不可欠です。 そして、その実装には高度な状態管理とプロセス設計が必要となります。Elasticでは、これを実現するための機能として「Elastic Workflows」を提供しています。また、そのオーケストレーションの構成要素となる「個々のエージェント」を開発するための機能として「Elastic Agent Builder」を提供しています。 本スライドでは、Elastic Workflows と Elastic Agent Builder を用いた AI エージェントの開発と、マルチエージェント・オーケストレーションの開発方法を徹底解説します。AI エージェントをどう作り、それをWorkflowsでどう束ねて制御するのか、アーキテクチャのベストプラクティスから想定ユースケースまで、次世代のAIアプリケーション開発に必須の知識を凝縮してお届けします。 Mon, 10 Aug 2026 00:00:00 -0400 https://speakerdeck.com/mahiya/elastic-de-kouchiku-suru-jisedai-jiritsugata-waku-furo-agent-builder-niyoru-ejento-kaihatsu-to-workflows-niyoru-tougou-kanri https://speakerdeck.com/mahiya/elastic-de-kouchiku-suru-jisedai-jiritsugata-waku-furo-agent-builder-niyoru-ejento-kaihatsu-to-workflows-niyoru-tougou-kanri 「プロンプトエンジニアリングの次」として広まった「コンテキストエンジニアリング」を、基礎からおさらいするセッションです。前半では、LLM・プロンプトエンジニアリング・RAG・AIエージェントといった前提知識を振り返り、LLMが背景情報を持たない存在であることを確認します。中盤では、コンテキストエンジニアリング誕生の経緯と、Anthropic・OpenAI・Google・Elastic各社の捉え方を比較しながら、「限られたコンテキストウィンドウに、適切な情報を過不足なく与える」という本質を整理します。後半では、AIエージェントの最新トレンドとして、短期記憶・長期記憶といったメモリ管理と、エージェントを継続的に安心して運用するための「ハーネスエンジニアリング」を紹介します。上司の「例の件、あれ、よろしく」という指示にAIが応えるには何が必要か。身近な例えで学び直せる、入門者から実務者までおすすめの内容です。 「プロンプトエンジニアリングの次」として広まった「コンテキストエンジニアリング」を、基礎からおさらいするセッションです。前半では、LLM・プロンプトエンジニアリング・RAG・AIエージェントといった前提知識を振り返り、LLMが背景情報を持たない存在であることを確認します。中盤では、コンテキストエンジニアリング誕生の経緯と、Anthropic・OpenAI・Google・Elastic各社の捉え方を比較しながら、「限られたコンテキストウィンドウに、適切な情報を過不足なく与える」という本質を整理します。後半では、AIエージェントの最新トレンドとして、短期記憶・長期記憶といったメモリ管理と、エージェントを継続的に安心して運用するための「ハーネスエンジニアリング」を紹介します。上司の「例の件、あれ、よろしく」という指示にAIが応えるには何が必要か。身近な例えで学び直せる、入門者から実務者までおすすめの内容です。 Tue, 14 Jul 2026 00:00:00 -0400 https://speakerdeck.com/mahiya/260603-kontekisutoenziniaringutohahe-ka-woosaraisimasiyounohui-f2974900-4a64-4ae9-bee5-7135a366129c https://speakerdeck.com/mahiya/260603-kontekisutoenziniaringutohahe-ka-woosaraisimasiyounohui-f2974900-4a64-4ae9-bee5-7135a366129c Elasticsearch が提供する Search AI 技術を解説したスライドです。 ・Jina AI モデル: jina-embeddings-v5-text-small, jina-reranker-v3, jina-colbert-v2, jina-clip-v2 ・モデル推論サービス: Elastic Inference Service ・疎な語彙拡張モデル: SPLADE と ELSER ・ベクトル量子化技術: RaBitQ, BBQ, DiskBBQ ・その他: ACORN, RRF, Linear Retriever, Diversify Retriever Elasticsearch が提供する Search AI 技術を解説したスライドです。 ・Jina AI モデル: jina-embeddings-v5-text-small, jina-reranker-v3, jina-colbert-v2, jina-clip-v2 ・モデル推論サービス: Elastic Inference Service ・疎な語彙拡張モデル: SPLADE と ELSER ・ベクトル量子化技術: RaBitQ, BBQ, DiskBBQ ・その他: ACORN, RRF, Linear Retriever, Diversify Retriever Sun, 19 Apr 2026 00:00:00 -0400 https://speakerdeck.com/mahiya/elasticsearch-no-search-ai-ji-shu-2026-dot-04 https://speakerdeck.com/mahiya/elasticsearch-no-search-ai-ji-shu-2026-dot-04