2025年9月17日

エージェント AI エンジニアリングの構築

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エキサイティングなデモから実際の企業向けエージェントへ

AI エージェントはどこにでもいますが、ほとんどの会話はけばけばしいデモで終わります。

難しい真実は? 企業で実際に働くエージェントを構築する必要があるのは、基礎モデルだけではありません。

しかし率直に考えましょう

そこに魔法がかかり、そして困難な事実が待っています。

Uber 規模での構築から得られた教訓をご紹介します。エージェントは研究施設で業務を行うだけでなく、毎日数百万件の実際のビジネスでのビジネスを構築します。

単純な手順のスキップがブランドの失敗につながる理由と、Uber のテストフレームワークとデータ能力を活用して、企業が自信を持ってエージェントを安全、正確、迅速に配置する方法を学びます。

会社の色調、価値観、状況を反映したきめ細かい LLM

正確な論法を保証する、クリーンで信頼性の高いデータソース

安全なマルチツール環境のための厳格なアクセス権

エージェントの理由、API の呼び出し、対応の方法を定義したエンドツーエンドのワークフロースクリプト

厳格なエージェントテストの枠組み- テストできないと信頼できない

エージェント AI 向けの Uber AI ソリューション