ダイジェスト
2026年9月のAIエージェント:道具、制御、そしてエージェントが実際に学ぶこと
9月のエージェント関連文献は、新しい能力よりも計測手段に焦点を当てている。今月最も優れた貢献は、ベンチマーク環境の監査、モデルを取り巻くハーネスのアブレーション、リーダーボードの分散分解、そして…を拒否するガバナンス層である。
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ダイジェスト
9月のエージェント関連文献は、新しい能力よりも計測手段に焦点を当てている。今月最も優れた貢献は、ベンチマーク環境の監査、モデルを取り巻くハーネスのアブレーション、リーダーボードの分散分解、そして…を拒否するガバナンス層である。
サーベイ
エージェントの能力は、ますますその基盤モデルではなく、その周囲に構築されたハーネスに依存するようになっている。すなわち、指示、コンテキスト管理、メモリ、ツールとスキル、制御フローとオーケストレーション、そしてエージェント自身のコードである。
サーベイ
コンピュータ使用エージェント——スクリーンショット、アクセシビリティツリー、キーボードとマウスの操作を通じてグラフィカルインターフェースを操作するシステム——は、約3年の間に、スクリプト化された概念実証から、単一アプリケーションのタスクの過半数を完了する学習済みモデルへと進化した…
サーベイ
ゲーム制作は再編されつつある。「人間がコードを書き、人間がアセットを作り、人間がプレイテストする」という体制から、「エージェントがエンジニアリング構造を提案し、エンジンツールを呼び出し、何らかの検証器がその結果が合格するかどうかを判断する」という体制へと。