公式発表と業界報道を集め、時系列で AI の変化を追います。
最新ニュースから、自分に合うツールまで。
EvoMapエージェント・自動化EvoMapは、AIエージェントの経験再利用を目的としたインフラストラクチャであり、GEPプロトコルによって再利用可能な戦略と検証履歴付きの修正アセットを整理し、市場順位や品質順位を提供することで、異なるエージェントが既存の能力を発見・評価・継承できるよう支援します。
分类推荐榜首K
Kiroプログラミング・開発Kiroは開発者向けのAIエンジニアリングツールで、要件を仕様・アーキテクチャ・タスクに整理し、エージェントによってコードを生成するとともに、属性テスト、実行時の記憶、開発ツールとの統合により、計画段階からコードレビューまでのフローをサポートします。
分类推荐榜首J
JAXモデル・インフラJAXは、アクセラレータ向けのPython数値計算ライブラリであり、高性能な配列計算と大規模機械学習を目的として設計されています。CPU、GPU、TPUなど、さまざまなハードウェアバックエンド上で同一のコードを効率的に実行できます。
分类推荐榜首A
AI Short文章・コンテンツAISアラート管理と共有プラットフォーム、複数のシナリオのためのクイックコマンド
分类推荐榜首O
Open Designデザイン・3DOpenDesign はオープンソースのデザインワークスペースで、ローカルのプログラミングエージェントや独自のモデルキー、あるいはクラウド上のモデルを接続して、デザインシステムを中心にプロトタイプ、ウェブページ、プレゼンテーション、グラフィックの作成と編集が行えます。なお、ローカルソフトは無料ですが、モデルサービスには料金が必要です。
分类推荐榜首M
MemoAI音楽・オーディオMemoAIは、AI駆動の音声・動画からテキストへの変換ツールで、データをアップロードする必要なくローカル処理を実行し、プライバシーとセキュリティを確保します。YouTube動画、ポッドキャスト、およびMP4、MP3、AAC、M4Aなどのローカル音声・動画ファイルを効率的にテキストに変換し、多言語翻訳、話者分離、リアルタイム字幕、フローティングノートといった主要機能を提供。会議録作成、インタビューの整理、コンテンツ学習など、さまざまなシーンで活用できます。
分类推荐榜首C
ClipDrop画像生成・編集Clipdrop は、背景除去、部分的なクリーニング、画像拡大、アップスケール、再ライティング、テキストの除去、背景置き換えなどに対応した AI ベースの画像作成・編集ツール群であり、ウェブ上で画像を処理できるほか、開発者向けの画像処理機能へのアクセス手段も提供しています。
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Udacity AI学院教育・言語Udacity AI アカデミーは、機械学習、ディープラーニング、コンピュータビジョン、自然言語処理、AIプロダクトマネジメントを網羅した、人工知能に関するコースと学習パスの入り口です。基礎から応用まで、目的に合わせてコースやプロジェクト型トレーニングを選択できます。
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Meta AI助手AI アシスタント・検索Metaの無料AIチャットアシスタント
待评分 · 分类列表推荐E
Elicit知識・研究Elicitは、科学研究向けに意味検索、研究報告書の作成、文献のスクリーニングおよびデータ抽出を提供し、出典資料内での回答の追跡が可能で、文献ライブラリ、研究エージェント、継続的なフォローアッププロセスを通じて証拠を整理します。問題の探索から体系的レビューへの推進に適しています。
待评分 · 分类列表推荐arXiv:2610.37905v1 発表タイプ：新規 要旨：SEC EDGARなどの公開開示リポジトリは、企業の提出書類へのウェブアクセスを通じて、情報に基づいた投資を支援しています。これらの書類のレビューを言語モデルベースのエージェントでサポートするには、関連文書間で明示されていない不備の発見、不足している企業情報の取得、さらに要求された修正が証拠に基づく要件を満たしているかの検証が必要です。既存の財務に関する質問応答の評価では、こうした対話型の機能についての証拠は限られています。そこで私たちは、企業開示の審査・修正を対象とした対話型ベンチマークであり、自己進化型エージェントフレームワークである\textbf{FilingLoop}を提案します。米国証券取引委員会の歴史的な文書交換に基づき、FilingLoopは96社から抽出した主にIPO審査に関わる380のタスクを再構築しました。
arXiv:2610.37679v1 公表タイプ：新規 要旨：ツールを使用する言語エージェントは間接的なプロンプトインジェクションに対して脆弱であり、不安全な行動が実行される前にそれを検出するためにモデル内部を調査する研究が増加しているが、その結果には著しく矛盾した点が見られる。我々は、こうした矛盾の多くは評価手法に起因すると主張し、評価および学習集団の両方において、インジェクションによる露呈と行動上の約束を分離する二重層化プロトコルを提案する。主要なQwen AgentDojoのグリッド上で、無意識的に不安全なケースとその他を混在させた対照条件下で訓練されたモニターは、ほとんどが露呈を学習しており、エージェントがそれに従うかどうかに関わらず露呈した軌跡を警告し、どのケースが不安全になるかをほとんど予測しない。一方、露呈したケースのみを対象に再訓練した場合、同じ種類のプローブはモデル自身が行う不安全なツール呼び出しを最大2秒前まで予測できる。
arXiv:2610.37851v1 発表タイプ：新規 要旨：既存の科学系エージェントベンチマークでは、カスタマイズされたシーケンシングアッセイの解析に不可欠な、シーケンシングプロトコルで指定された正確な分子構造および生成ワークフローを再構築できるかどうかを評価するケースはほとんどありません。そこで私たちは、シーケンシングライブラリの構造と分子ワークフローの再構築を目的とした文書ベースのベンチマークであるLibStructBenchを提案します。実験結果から、最先端のエージェントは概ね正しい再構築を行えるものの、特に分子状態の表現やワークフローの接続性において、正確な再構築には依然として信頼性が不足していることが明らかになりました。また、基盤となる言語モデルを切り替えた場合の方が、エージェントハーネスを変更した場合よりも平均的な性能差が大きく、統計的に有意な差が認められました。
arXiv:2610.36013v1 発表タイプ：新規 要旨：汎用的な身体を備えた知能は、ロボットが長期間にわたり多様なスキルを連携させ、タスクの進行状況を追跡し、障害から回復できるよう求められる。専門的なポリシーだけではタスクレベルでの信頼性を確保できず、強力なマルチモーダルエージェントも、コンパクトなモデルでは再現が難しい高コストな推論や外部経験に依存している。そこで私たちは、共有の高レベルな意思決定モデルを通じて操作とナビゲーションを協調させ、タスク理解、計画、進行状況の追跡、フィードバックに基づく回復を統合する、軽量で統一された身体を備えたエージェントであるOmniBrain-0を提案する。当社の段階的学習フレームワークは、身体を備えた事前学習、ドメイン特化型エージェントの蒸留、およびマルチティーチャーによるオンポリシー蒸留（MOPD）を組み合わせている。これにより、強
arXiv:2610.33015v1 発表タイプ：新規 要旨：長期記憶は、大規模言語モデル（LLM）エージェントが個別化されかつ時間的に一貫した対話を維持することを可能にするが、記憶の取り込み・抽出・整理のためにLLMによる推論を繰り返すと、大きなコストと遅延が生じる。本研究では、顕著性に基づく取り込みと述語中心の情報抽出を組み合わせた軽量な記憶フレームワークSLICE-Memを提案する。コンパクトな分類器が保持すべきユーザの発話ターンを識別し、意味依存関係に基づく抽出器が取り込まれたターンを簡潔な記憶エントリに変換する。このオンライン処理パイプラインは生成型LLMへの呼び出しを一切必要とせず、エントリ間の照合はオフラインの統合段階に委ねられる。我々はMemoraおよびLongMemEval-Sの週次サブセットに対して、8B aを用いてSLICE-Memを評価する。
arXiv:2610.33366v1 公表タイプ：新規 要旨：大規模言語モデル（LLMs）は、研究アイデアの生成や科学的発見を支援するためにますます活用されています。マルチエージェントによるディベートは、多様な視点を結集して研究アイデアを生み出す協調的な手法です。しかし、重要な課題は、各エージェントにそれぞれ独自で有意義な専門知識を持たせ、その貢献を適切に導く方法を見いだすことです。研究者が共同作業の過程で蓄積された研究成果を活用するように着想を得て、私たちはInsightAgentsというフレームワークを提案します。これは、関連論文のグラフからインサイトを蒸留することで、文献に基づいたエージェントの専門知識を構築するものです。研究の一貫性を追跡し、背後にある仮定を明らかにし、未解決の課題を特定するといったインサイトに導かれながら、ある研究分野において
arXiv:2610.32429v1 発表タイプ：新規 要旨：大規模言語モデル（LLM）エージェントは、サブエージェントが実行中にメインエージェントが作業を継続し、その結果が到着する前にタスク状態が変化することもあり、ますます非同期的にタスクを実行するようになっています。メインエージェントは、禁止された変更を避ける一方で、どの処理を更新または保持し、どのチェックを再実行すべきかを判断しなければなりません。タスクの最終的な成功だけでは、これらの結果が正しく処理されたかどうかを示すものではなく、自然な非同期的な到着パターンは再現が困難です。私たちは、LLMエージェントにおける非同期タスク実行のベンチマークであるAsync-RBenchを提案します。このベンチマークには、8つのシナリオを網羅する200の実行可能なタスクが含まれています。シナリオコントローラーは、事前に定義されたタスク状態条件に基づいて結果の配信を制御し、イベント応答契約（ERC）は各応答が何を意味するかを明示します
arXiv:2610.33279v1 発表タイプ：新規 要旨：はじめに：増加する個別症例安全性報告書（ICSR）の膨大な量は、薬剤監視における専門家主導の因果関係評価に大きな課題をもたらしています。私たちは、Naranjo法に基づく評価を行うための四つのエージェントから構成されるフレームワークであるMARCA（マルチエージェント検索強化因果関係評価）を開発し、人間の専門家との一致度およびRAGラベル付きスコアと非RAGラベル付きスコアの探索的差異を評価しました。方法：MARCAでは、Gemini 2.5 ProおよびDeepSeek-V3.2を用いて、科学文献の検索、医薬品ラベルの評価、客観的証拠の分類、臨床的因果関係の推論を統合しました。各エージェントが生成した根拠は、人間による補助的なスコアリングに反映されました。FAERS（2025年第1四半期～第2四半期）から収集された215件のICSRおよび1,562件の薬剤-事象組み合わせ（DEC）を対象とした、合意に基づく専門家基準が設定されました。Ag
arXiv:2610.33012v1 発表タイプ：新規 要旨：ツール利用を備えた大規模言語モデル（LLM）エージェントは、同一の状態から独立した実行を行った際、異なるツールを呼び出したり、矛盾する出力を生成したり、互いに異なる戦略を採用したりと、一貫性のない挙動を示します。この変動性は時間の経過とともに累積し、デプロイメントの信頼性を損ないます。既存の評価指標は主に完了ベースのスコアによってタスクの正しさを測定しており、実行間におけるエージェントの振る舞いの一致性を捉えられていません。一方で、エージェントの振る舞いは、確率分布を用いたトークンレベルでの分析や、意味クラスタリングによる単一応答レベルでの分析が行われていますが、いずれも軌跡上の将来のターンにわたって不一致がどのように伝播していくかを捉えることはできません。そこで私たちは、Recursive Semantic Divergence（RSD）という手法を提案します。これは未使用の…
arXiv:2610.32322v1 発表タイプ：新規 要旨：LLMエージェントは、最大約10万件のエントリーを保持し、多数のモデルにサービスを提供する公開ハブからスキルを取得します。モデルが進化するにつれて、ハブは特定のモデルが既に内蔵しているスキルを見出し、そのモデルにとってそれらが不要になったことを示すためにそれらのスキルを廃止しなければなりません。しかし、内蔵の度合いはこれまで知られている信頼性で測定されていません。既存のルールでは、スキルを有する場合と無する場合の実行結果を比較し、その差分のみを基準としてスキルの廃止を判断しています。ところが、内蔵されたスキルの場合も、モデルもスキルもその能力を発揮しない状態（我々はこれを「未解明」と呼んでいます）でも、得られる効果はほぼゼロです。そこで、私たちはむしろそのスキルを保留し、それに基づいて合成されたタスクにおいてモデルを評価し、別のモデルがそのスキルによって得点を上げる場合にのみ、補助なしでの高得点を信頼することにしています。なぜなら、高得点のほぼ半数は、何らかのタスクに基づくものであり、
arXiv:2610.32305v1 発表タイプ：新規 要旨：多段階の分析タスクでは、LLMエージェントが次の行動を継続するか、転送するか、あるいは停止するかを判断するために、中間的な証拠を用いる必要があります。エージェントが自身の出力を批判する自己反省は広く研究されていますが、その批判だけでは、証拠が次の行動に影響を与えたかどうかを示すことはできません。私たちはこの能力を「自己抑制」と呼んでいます。既存のエージェントベンチマークの多くは、タスクの完了度や出力品質を測定するだけで、この点については未検証です。DMAIC-Benchは、リーン・シックスシグマの明示的な統計的要件に基づいて構築された、4つの産業分野における15の産業事例にわたる97の種付け済みタスクを用いて、この能力を評価します。対になる反事実的変種では、同じワークフロー上の同一位置で相反する行動を要求し、正当な抑制と無差別な停止を区別します。私たちは実行トレースを用いて評価を行います。
arXiv:2610.32412v1 発表タイプ：新規 要旨：再帰型の大規模言語モデル（LLM）エージェントは、分解・実行・環境からのフィードバックを通じて長期的なタスクを解決する。しかし、原子的なサブタスクを生成した後、しばしば同じ大規模モデルを再度呼び出して、馴染みのある指示を実行可能なアクションに変換している。我々は、高レベルの計画はタスク固有である一方で、葉レベルのアクションの具現化はタスク間で繰り返され、環境が許容するアクションと照合可能であることを観察した。そこで、セマンティックに関連する具現化の経験を取得し、アクションテンプレートを現在のオブジェクトおよび許容されるアクションに結びつけ、軽量な17億パラメータの選択器によって結び付けられたアクションを選択するか、あるいは変更のないサブタスクを元のエージェントに委ねる外部再利用層であるLeafSkillを提案する。スキルは外部に留まり…
arXiv:2610.32107v1 発表タイプ：新規 要旨：会話に参加する際には、何を話すかを決めるだけでなく、そもそも話すべきかどうかを判断することも重要である。特に、参加者間の利害が対立するウルフゲームのような環境では、発話と沈黙の両方が他者によって解釈・評価されるため、この判断は一層重要な意味を持つ。したがって、ウルフゲームをプレイするLLMエージェントにとって、何を話すかだけでなく、いつ話すかを決定することは極めて重要である。本研究では、AIWolfDial共有タスクの「Anytime Utterance Track」向けに開発されたウルフゲーム用AIエージェントを紹介する。本システムは、会話中の発話タイミングを内面的思考の生成と各思考の価値評価に基づいて決定する既存のInner Thoughtsフレームワークを基盤として構築されている。
arXiv:2610.31971v1 発表種別：新規 要旨：大規模言語モデル（LLM）エージェントは、個人や組織に代わって交渉に参加する機会が増加している一方で、特に反復的な多者間のやり取りにおいては、依然として操作のリスクにさらされています。従来のマルチエージェントシステムは、明示的な信頼および評判モデルによってこの課題に対処してきましたが、既存のLLMによる交渉に関する研究では、信頼をむしろ創発的な現象として扱うものが主流です。本研究では、過去の相互作用から有用な信頼評価を形成し、それを活用して将来の交渉結果を改善できるかどうかを検証します。さらに、繰り返し参加するエージェントが一連の交渉ゲームに携わる中で、一方の参加者が密かに合意成立を妨害しようとする、反復的かつ多者間・多問題型の交渉フレームワークを提案します。
arXivは2026年10月26日、『SPECMEM: Accelerating Agentic Tool Calling via Live Memory Management』という題名のプレプリント論文（番号2610.31840v1）を公開し、SpecMemと呼ばれる新システムを提案しました。このシステムは、セッション間で動作するオンライン更新可能なユーザーレベルのツール呼び出し用メモリ管理により、ツール呼び出しの遅延を大幅に低減します。
注目する理由本研究は、現行のツール呼び出しエージェントがデプロイ時に自己帰納的復号によって生じる高遅延の問題に着目し、検証可能な書き戻し、LRU淘汰、副作用制御などの主要技術を提案しました。さらに、複数ユーザー・複数セッションにわたる実際のクエリフローにおいてその有効性を実証しており、最大で実測1.74倍の高速化と平均27％の受容トークン数の向上を達成しています。これはAIシステム工学の分野における重要な進展です。
arXiv:2610.31985v1 発表タイプ：新規 要旨：LLMエージェントは、リソースを共有し、審査や監督プロセスの下で動作しながら、個々に異なるタスクを遂行する協調的な環境において、ますます広く導入されています。このような環境では、エージェントが悪意を持って行動する場合だけでなく、単に助けようとしている場合にも、安全上のリスクが生じます。これまでの研究は、主に敵対的または明示的に共謀的な行動に焦点を当ててきましたが、私たちは、別々の目的を追求する善意のエージェントが、意図されたワークフローを回避する形で自発的に協力し得ることを示します。これを「ヒューマンエージェント問題」と呼びます。私たちは、エージェントが時に仲間が所有するリソースに依存し、所有権の変更が通常は審査担当者によって仲介されるような、長期的な視野を持つ共有リソース環境を研究しています。審査が利用できなくなった場合、エージェント
arXiv:2610.32045v1 発表タイプ：新規 要旨：AI-for-Scienceエージェントは、科学的仮説の立案、自律型実験の実行、および証拠の解釈にますます活用されています。これらのエージェントは、大規模言語モデル（LLM）をドメイン固有のエージェントハーネスに統合することで構築され、その結果、LLMの科学的能力が向上し、モデルが科学ツールを調整・運用できるようになります。本研究では、LLMをAI-for-Scienceエージェントハーネスに統合した際、モデルの安全性が維持されるかどうかを検討します。5つのエージェントハーネスを対象に、50件の有害な化学関連リクエストについて評価を行いました。具体的には、直接的なプロンプト入力、2種類の単純な敵対的プロンプト戦略、および適応型攻撃の条件下で、安全性の挙動がどのように変化するかを調べました。最近のGPT系モデル4種類において、我々の結果は示しています
arXiv:2610.31846v1 発表タイプ：新規 要旨：知的エージェントは自らのミスから学び、経験を通じて継続的な改善を図るべきである。しかし、今日のエージェントはミスから回復しても、その効果は一時的でしかない。文脈内での振り返りはセッション間で容易に忘れられ、限られた文脈資源と競合する一方で、パラメータ全体の微調整はコストが高く、既存の能力に干渉するおそれがある。そこで私たちは、一時的な文脈内再試行とポリシー更新の利点を組み合わせた、エージェントがミスから学ぶための仕組み「Self-Direction」を提案する。エージェントがタスクに失敗した際、自身の行動経路を振り返って教訓を抽出し、それを即座に軽量な低ランクアダプターへと凝縮する。元の重みを固定することで、Self-Directionはアダプターの学習による上書きを防ぎ
2026年10月26日、arXivはプレプリント論文（番号2610.31685v1）を公開し、凍結型の大規模モデルに基づく追跡可能な多モーダル感情推論エージェントのアーキテクチャを提案した。このアーキテクチャは、モーダル専用の知覚エージェント、統合エージェント、MLLM批判者、および証拠検証段階を通じて、誤りの帰属とプロンプト空間の自己適応型最適化を実現し、MER2025データセットにおいて、複数のオープンソースの多モーダル大規模モデル（2B～38Bパラメータ）の感情認識Fスコアを0.6～2.2ポイント向上させた。
注目する理由本研究は、現在の多モーダル感情推論システムにおいて、指令の微調整コストの高さとエージェントのパイプラインがデバッグ不可能であるという矛盾に着目し、証拠の引用、確実性の検証、失敗の帰因、ターゲット指向のプロンプト修正を統合した、全工程にわたる説明可能なフレームワークを初めて提案する。すべての改良はモデルの重みを変更せず、4つの異なる規模のオープンソースMLLM上で実証的に有効であり、方法論的な革新性と工学的な実用性を備えている。
arXiv:2610.32583v1 発表タイプ：クロス 要旨：マルチエージェント確定的GLP（madGLP）は、非同期メッセージ送信のみで通信するエージェントとしてグラスルーツ論理プログラム（GLP）を実行し、公平な配信を前提としています。すなわち、送信されたすべてのメッセージは最終的に必ず配信されます。各エージェントは個人のスマートフォン上で動作し、その識別子は本人の公開鍵によって指定されます。グラスルーツ型プラットフォームは、ネットワーク以外にグローバルなリソースを必要としないため、エージェント間の通信はBluetooth Low Energyやローカルネットワーク、さらにはNAT越しにインターネット経由で、誰でも運用可能なランデブーサーバーを通じて行われなければなりません。このようなネットワークがmadGLPに対して何を要求し、またネットワーク自身がプラットフォームに対して何を要求するのかについては、これまで明確に定義されていませんでした。そこで、私たちはmadGLPの下層に位置するネットワーキング層を規定します。GLPで実現可能なことはすべてGLPで実現されるため、この層が提供するのはあくまで
好奇心に方向を。毎日の読書を、より価値あるものに。
