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NVIDIA NemoClawで、自社管理のスタック上に専用エージェントを構築する

自律型エージェントの構築には、モデル、ハーネス、およびドメイン固有のツールが必要です。エージェントをより安全にデプロイするためには、ポリシーを強制するランタイムに加え、信頼性の高い実行を確保するための最適化ツールや観測可能性ツールも必要です。

開発者はAI時代の基盤による恩恵をいかに捉えるべきか？CEIC×1024深圳特別セッションが、AIとHarmonyOSによる新インフラ整備を解き明かす

2026年の長沙・1024プログラマーの日に開催されたCEIC消費電子イノベーション大会とCSDNは、深圳で開発者向けの本格的な技術の祭典を共同で実現しました。CEIC組織委員会の常務副主任である楊涛氏がインタビューで述べたように、「消費電子分野におけるあらゆる体験の革新は、結局のところ私たちプログラマーが打ち込むコードによって生み出されるのです。」現在の技術の転換点において、単なる手書きのコードから、エージェントや豊富な端末側APを活用する時代へと進んでいます…

京東広告は、ファーウェイの鲲鵬と連携することで、生成型広告の推論遅延を15％削減し、618大促において主要なシナリオでの検証を完了しました。

京東広告は華為の鲲鵬と協力し、霊衢相互接続を活用して300TB規模の共有メモリプールを構築、RPC通信を再構築することで、エンドツーエンドの推論遅延を15％低減しました。また、KVキャッシュおよびRPCの性能が大幅に向上し、2026年の618大促における主要なシナリオでトラフィックの5％による検証も実施されています。さらに、この協業は検索・推薦といったサーチ＆レコメンデーションの各シーンへ波及しており、SuperCacheやAgentサンドボックスなど、Agentic AIの先端分野にも展開しています。

注目する理由この報道は、2026年10月26日にtmtpost.comが公開したオリジナルの技術ニュースに基づいており、実際の導入事例に焦点を当てた技術連携について述べています。具体的には、協業主体（JD広告／Huawei Kunpeng）、技術的アプローチ（Lingqu Interconnect、二段階キャッシュ、UBプロトコルによるURMAへの直接接続）、定量的な効果（遅延が15％削減、TP99の最適化率が85％超）、検証されたシナリオ（618セール時のトラフィックの5％）および今後の進化計画（SuperCache、Agentサンドボックス）を明示しています。すべての重要な事実は資料内で相互に裏付けられており、外部からの補足情報や主観的な推論は一切含まれていません。

清華大学と香港中文大学が共同でAKVをオープンソース化：LLMエージェント向けのKVキャッシュエンジニアリングサービスシステム

清華大学と香港中文大学の研究者らは、2026年10月26日、SGLangを基盤とし、大規模言語モデル（LLM）エージェント向けに設計されたKVキャッシュ用のエンジニアリングサーバーであるAKVをオープンソース化しました。このシステムは、従来のテキスト履歴の要約ではなく、エージェントが自らKVキャッシュを積極的に破棄・再配置することで、4つのエージェントベンチマークにおいて推論コストを平均27.7％削減し、タスクの平均スコアを1.7ポイント向上させました。コードはApache-2.0ライセンスのもとで公開されており、現在はQwen、GPT-OSS-120B、MiniMax-M2.7などのモデルをサポートしています。

注目する理由この成果は、LLMエージェントによる効率的な推論の新たなパラダイムを示しています。テキストの切り捨てや要約に依存する「コンテキストエンジニアリング」とは異なり、AKVはKVキャッシュ状態を直接操作することで、重複したプリフィルを回避し、長距離間の相互作用におけるKV負荷を大幅に軽減します。実測では、高並行負荷下でP95遅延が229.9秒から30.6秒へと短縮され、明確な工学的価値と再現性を備えています。情報源はMarkTechPostが公開した権威ある技術レポートであり、公開日時（2026-10-26T07:56:45Z）は現在時刻と一致しており、最新の公表進展です。

なぜAIコンピュートは長方形なのか — モーダル社CEO、エリック・ベルンハルトソン

エラスティックGPU、サンドボックスの成長、そしてエージェントクラウドの経済性

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