MIT と Microsoft の Murakkab――AI ワークフロー自動最適化で計算量 35% 削減
MIT と Microsoft Azure が共同開発した Murakkab は、自然言語でタスクを指定すると AI モデル・ツール選択とリソース配分を自動最適化。計算量 35%、エネルギー 27% 削減を実現。USENIX OSDI で 7 月発表予定
続きを読むMIT と Microsoft Azure が共同開発した Murakkab は、自然言語でタスクを指定すると AI モデル・ツール選択とリソース配分を自動最適化。計算量 35%、エネルギー 27% 削減を実現。USENIX OSDI で 7 月発表予定
続きを読むOpenAI は Codex アプリ(macOS 版)に「Record & Replay」機能をリリースしました。ユーザーが業務フローを一度実演すると、AI が自動化可能な「スキル」に変換・記憶し、以降は同じタスクを自動繰り返実行できるようになります。
続きを読むMistral AI がワークフローオーケストレーション機能『Workflows』を発表。Python で AI プロセスを構築・自動化し、人間の承認チェックポイントを組み込める。Netflix・Stripe と同じ Temporal エンジンを採用、プライバシー重視の設計で企業導入が拡大中。
続きを読むGitHubにClaude Skillsの50件超が公開され、繰り返し作業を標準化するカスタマイズ可能なワークフローが増えたため、導入には品質管理やセキュリティ整備が重要で、クラウド連携で現場の自動化がさらに進展すると期待できます。
続きを読むGitHubなどのCopilot Agentsが広がる今、重要なのはモデル性能だけでなく環境設計です。文脈管理やCI/CD統合を整備すれば、エージェントは生産性の高い協働者になります。
続きを読むCursor 2.0は自社LLM「Composer」とマルチエージェントUXでコード生成から検証を高速化します。現時点では圧倒的なAI連携機能を有するコードエディターと言って良いでしょう。
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