AIエージェントの最新情報

AIエージェントを活用してモデルの挙動を自動的にテストする監査フレームワーク「Petri」が公開されました。多角的なシナリオでモデルの安全性を検証することが可能です。

ChatGPTの対話画面内で直接利用可能なアプリケーション機能が追加され、開発者向けにApps SDKのプレビュー版が公開されました。これにより、開発者はChatGPTのエコシステム内で動作する新しいツールを構築可能になります。

AIエージェントのプロトタイプから本番環境への移行を支援するツール群「AgentKit」や、評価能力の拡張、エージェント向け強化微調（RFT）が公開されました。開発効率と精度の向上が期待されます。

OpenAIはChatGPTにおいて、AIエージェントによる商取引を促進する「Instant Checkout」と「Agentic Commerce Protocol」を発表しました。これにより、人間やAIエージェント、事業者が連携した新しいショッピング体験が可能になります。

OpenAIは、ChatGPTとEC事業者を接続するためのオープン標準「Agentic Commerce Protocol」を公開しました。これにより、ChatGPTが構造化された商品データや在庫情報を理解し、対話の中で適切な商品を提示することが可能になります。

OpenAIは、音声対話を実現する「Realtime API」の正式版（GA）を公開しました。あわせて、gpt-realtimeモデルの機能詳細や実装上の変更点について開発者向けガイドを提示しています。

OpenAIは、より高度な音声対話モデル「gpt-realtime」をリリースしました。Realtime APIではMCPサーバー対応や画像入力、SIP電話接続機能が新たに追加されています。

英国のAI安全研究所（AISI）は、AIエージェントの安全な評価を実行するためのサンドボックスプラグイン「Inspect Sandboxing Toolkit」をオープンソースとして公開しました。

OpenAIは、ユーザーの指示に基づき自律的に思考し、調査や予約、スライド作成などのタスクをツール経由で実行する「ChatGPTエージェント」を発表しました。ユーザーの指針に従いながら複雑な作業を完遂します。

Gradio 5.38.0では、AIエージェントがローカルファイルを直接アップロードできる機能や、MCPクライアント向けのリアルタイム進捗通知機能などが追加されました。

PythonおよびTypeScriptでマルチステップのエージェントアプリを構築するための、イベント駆動型の軽量フレームワークです。独立したパッケージとして提供が開始されました。

OpenAIはソフトウェアエンジニアリングに特化したAIエージェント「Codex」を発表しました。o3モデルをベースに強化学習を行い、人間のようなコード生成やプルリクエストの作成、テスト実行までを自律的に行います。

OpenAIはAPI向けに新世代の音声モデルをリリースしました。開発者は、共感的なカスタマーサポートのような特定の口調や表現を指定できるようになり、音声AIエージェントの柔軟性が向上します。

LlamaIndexは、PDFや長文ドキュメントから指定したスキーマに基づきJSON形式でデータを抽出する「LlamaExtract」の公募を開始しました。OCRや複雑な表解析を自動化し、構造化データへの変換を容易にします。

OpenAIは、推論能力を活用して膨大なWeb情報を統合し、多段階の調査タスクを完遂するエージェント「Deep Research」を発表しました。本機能はProユーザー向けに先行公開され、順次PlusおよびTeamプランにも展開されます。

LlamaIndexは、AIエージェントの構築とオーケストレーションを支援するAgentWorkflowをリリースしました。エージェント間の連携や状態管理、人間による承認プロセスを組み込んだシステム構築が可能です。

Hugging Faceは、コードでアクションを記述するシンプルなAIエージェントライブラリ「smolagents」をリリースしました。複雑な設定を排し、コードベースで動作を制御できるのが特徴です。

開発者がアプリケーションに高速な音声対話機能を組み込める「Realtime API」が提供されました。音声から音声への直接的な変換により、自然で応答性の高い対話体験を実現します。

LlamaIndexは、非構造化ドキュメントから構造化データを抽出するマネージドサービス「LlamaExtract」のベータ版を発表しました。ドキュメントからスキーマを自動推論し、ユーザーが編集した上で指定した形式でデータを抽出可能です。

LlamaIndexは、本番環境向けのマルチエージェントAIシステムを構築・デプロイするためのフレームワーク「llama-agents」のアルファ版を公開しました。各エージェントを独立して動作するマイクロサービスとして管理できるのが特徴です。