テクノロジー
AIエージェントが自分でスキルを書く：Hermes Agentが示す「育つ」設計思想の全貌
Nous ResearchのオープンソースAIエージェント「Hermes Agent」が実現した閉ループ学習の仕組みを解説。スキル自動生成・4層メモリ・マルチプラットフォーム対応を通じ、使い込むほど複利的に能力が積み上がる設計思想を明らかにする。
Term
RAG
別名: 検索増強生成, Retrieval-Augmented Generation, RAG, 検索拡張生成, Retrieval-Augered Generation
Overview
Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデル（LLM）が持つ学習データ以外の外部情報を活用して回答を生成する技術です。ユーザーの質問に関連する文書をベクトルデータベースなどから検索し、その内容をコンテキストとしてLLMに渡すことで、ハルシネーション（事実に基づかない回答）の抑制や、最新情報・専門情報の提供を可能にします。しかし、検索結果をそのままプロンプトに積み込むと入力トークンが膨大になるため、Headroomのようなツールによる情報の選別や圧縮が、コストと精度のバランスを保つ上で重要となっています。
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