OpenAIがResponses APIをアップグレードし、より高性能なAIエージェントへの移行を示唆しているとVentureBeatが報じた。2026年2月10日に発表されたアップデートには、AIモデルの能力を強化するために設計されたServer-side CompactionとHosted Shellが含まれている。これらの改善は、コンテキストと長期的なメモリに苦労することが多かった初期のAIエージェントの限界に対処することを目的としている。
今回のアップグレードは、業界がAIエージェントの代替メモリアーキテクチャを模索している中で行われた。Mastraが開発した「観察メモリ」と呼ばれるアプローチは、AIエージェントのコストを10分の1に削減し、長文コンテキストのベンチマークでRetrieval-Augmented Generation(RAG)システムを上回ることを約束しているとVentureBeatは報じた。動的にコンテキストを検索するRAGシステムは、複雑で長時間のagentic AIワークフローには不十分であることが証明されている。
AIエージェントの進化は、Global Business Services(GBS)を含む業界を再構築する可能性について議論を呼んでいる。目標指向の行動が可能なagentic AIの可能性は広く議論されているが、実際の展開は遅れている。VentureBeatの寄稿編集者Taryn Plumbは、2025年12月の投稿で、agentic AIをスケールするための基礎がまだ欠けていると指摘し、Google CloudとReplitからのインプットを引用した。
AIエージェントの開発は、技術的な課題にも直面している。Hacker Newsのあるユーザーは、GPT-OSS-120bを使用する際のツール呼び出しに関する困難を報告し、推論エンジンの適切な実装の必要性を強調した。そのユーザーは、最近のllama.cppのバージョンではツール呼び出しがうまく処理されているが、追加の量子化では問題が残っていると指摘した。
MIT Technology Reviewの新しいAIニュースレター「Making AI Work」は、さまざまな分野におけるAIの実用的な応用を探求している。このニュースレターは、具体的なユースケースを検証し、企業や業界がAIツールをどのように活用しているかについてコンテキストを提供している。
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