関連リンク Does DeepSeek trigger a major reshuffle in the AI Agent sector? Is it time to buy the dip or retreat? - ChainCatcher AIエージェント関連のトークンが下落している背景には、DeepSeekという新しいLLMの登場が影響しているという見方があります。DeepSeekはより経済的なLLMとして、既存のAIエージェントを置き換える可能性があると懸念されています。 しかし、LLMとAIエージェントの関係性を考えると、この見方は必ずしも正しくありません。AIエージェントはLLMの言語処理能力を利用しますが、その表現力や対話の質はLLMだけでなく、プロンプト設計、後処理、コンテキスト管理、外部ツール連携など、他の多くの要素に依存します。 DeepSeekのような新しいLLMが登場した場合でも、AIエージェントはAPI連携を通じて容易にその能力を取り込み、進化できます。実際、一部のAIエージェントは既にDeepSeekとの連携を完了しています。 したがって、DeepSeekの登場はAIエージェント業界に一時的な影響を与える可能性はありますが、長期的に見れば、各エージェントの競争力はLLM以外の要素によって決まります。先行者利益による優位性は依然として重要です。 業界リーダーたちはDeepSeekの登場をポジティブに捉えており、新しいモデルはAIエージェントの発展を加速すると考えています。DeepSeekはAIアプリケーションをより多くのユーザーに低コストで提供する可能性があり、業界全体にとって良い影響を与える可能性があります。 引用元: https://www.chaincatcher.com/en/article/2164943 DeepSeek-R1の論文読んだ？【勉強になるよ】 DeepSeek-R1は、DeepSeek-V3-Baseをベースに、強化学習とSFT(教師ありファインチューニング)を組み合わせることで、高い性能を実現したLLMです。特に注目すべき点は、強化学習のみで高い思考能力を獲得したDeepSeek-R1-Zeroの存在です。これは、ルールベースの報酬（正解/不正解、思考形式）のみで、複雑な思考プロセスを自律的に学習できることを示唆しています。DeepSeek-R1は、このR1-ZeroをベースにSFTを加え、言語の混在やコールドスタート問題を解決しています。また、蒸留によって小型モデルへの性能移植も試みられていますが、小型モデルへの強化学習は、ベースモデルの性能に大きく左右されることが示唆されています。DeepSeek-R1は、高度な思考能力と人間にとって理解しやすい出力を両立しており、今後のLLM研究において重要な示唆を与えています。ただし、関数呼び出し、多言語対応、プロンプトへの敏感さ、ソフトウェアエンジニアリングタスクでは改善の余地があるようです。 引用元: https://zenn.dev/asap/articles/34237ad87f8511 「プログラマとCLINE - これはパンドラの箱なのか」を観た プログラミング支援ツール「Cline」に関する議論会合の報告です。Clineは、AIが主導権を持ち、自律的にコードを生成・実行する点が特徴で、既存のAIコーディングツールとは異なるアプローチを取っています。参加者は、Clineの自律性や、まるで独立したプログラマーのようにタスクを遂行する点に驚きを示しました。Clineは、ユーザーの意図をゴールとして理解し、それを解決することに特化しており、ツールをどのように使うかAI自身が判断します。また、複数のAPIプロバイダーを柔軟に切り替えられる設計や、ブラウザを操作して実行結果を確認する機能も備えています。 議論では、Clineのようなツールがコード生成やテスト自動化を促進し、生産性を向上させる可能性が指摘された一方で、AIの自律性に頼ることで予期しない動作を引き起こすリスクも懸念されました。さらに、AIがコードベースのメタ情報や実行環境をどのように理解し、活用するかが課題として挙げられました。 Clineは、コード補完の次のステップとして進化する可能性を秘めている一方で、人間が試行錯誤するプロセスを単なる反復作業にしてしまう危険性も指摘されています。今後のAIコーディングツールの進化において、Clineのような自律的なAIエージェントが、より安全で効果的に活用されるように、技術と人間の協調が重要になると考えられます。 引用元: https://laiso.hatenablog.com/entry/2025/01/27/125645 SRE Kaigi 2025 スライドまとめ この記事は、2025年1月26...
