AIアーキテクチャ– category –

概要 RAG・AIエージェント・MCP・A2Aは、競合する技術ではありません。LLMそのものではなくミドルウェアです。 レイヤー役割解決する問題RAG知識取得モデルが知らない情報Agentタスク実行ワークフローMCPツール接続外部システムA2Aエージェント協調分散AI ...

ReActとは？（Reason + Act） ReAct（Reason + Act） とは、LLMが「推論（Reasoning）」と「行動（Action）」を行き来しながらタスクを解決するためのフレームワーク です。 公式論文 ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language ModelsShunyu Y...

FastMCPとは FastMCPは、MCPアプリケーションを構築するための標準フレームワークです。MCP サーバーとクライアントをPython で 簡単に構築します。 FastMCP 1.0 は2024 年に公式 MCP SDKに組み込まれました。FastMCP Cloudが2025年8月にリリースされまし...

MCP（Model Context Protocol）とは MCP = Model Context Protocol は、Anthropic（Claude の開発元）が公開した公式プロトコルで、AIエージェントやLLMが 外部ツール・API・データベース・ファイルシステムなどへ安全にアクセスするための共通仕様 です。...

RAG (Retrieval-Augmented Generation) は、自然言語処理（NLP）や生成AIの分野で用いられるアプローチの一つです。RAGは、「検索」と「生成」のプロセスを組み合わせて、より信頼性が高く、コンテキストに適した回答を生成する方法を指します。 RAGの基本...