■記事で整理した主なポイント・親エージェントは全資料を抱えず、対象範囲、資料の網羅状況、未解決論点、最終整合性を管理する
・子エージェントには、読む範囲と返す形式を限定した作業パケットを渡す
・差異を「現資料で確定」「本当に不足する資料」「合理的な専門判断」に分ける
・候補生成後に、反例探索、別経路での再現、機械的検証、専門家レビュー、公開先からの読み戻しを置く
・大量実行ではなく、どの状態をもって完了とするかを先に定義する■公開記事約60体のAIエージェントで見えた。本番運用は人数より検証が重要
(リンク ») ■関連資料AIエージェントは何をもって「完了」とするか。自律化プロジェクトの実務チェックリスト
(リンク »)
(リンク ») リリースに記載した研究上の数値と経過はAnthropicの公式発表に基づきます。AIRAXは数学的証明を独立に検証したものではなく、Anthropicとの提携を示すものでもありません。AIRAXによる解説は、AIエージェントの業務運用設計に関するものです。■会社概要会社名:株式会社AIRAX(法人番号 3010401178415)
所在地:東京都港区三田3丁目2番1号
代表者:並木惇平
事業内容:企業向けAIエージェント基盤、AI導入・運用、AI検索最適化
公式サイト: (リンク »)
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