AIエージェントに自律で1ドル稼がせようとしたら、止めていたのはKYCではなかった

LLMを複数組み合わせる際のFunction Callingの設計原則が得られる。エージェント間の役割分担と、関数呼び出しをどこでどう使うかの判断基準を学べる。

LLMを自律エージェントとして動かす実行基盤の全体像を学べる。エージェントの実行を支える仕組みと、Microsoft Agent Framework Harnessが提供する役割を確認できる。

/doctorをスキルとプラグインの棚卸しに使う方法が分かる。実行結果を確認して不要な定義を洗い出し、環境を整理する手順の参考になる。

データ取得が一部で止まる問題を、実例の数字から把握できる。25件と432件の差から、ページングや取得上限の扱いを見直す手がかりになる。

AIエージェントの実行前提を、サイコロと粘土板の比喩で読み解く考察が得られる。確率で動く存在ではないとみなす仮定が、設計のどこに影響するかを考える材料になる。

1行の要件からブラウザテストを自動生成する実走記録が読める。批判、修正、実行を繰り返すサイクルの進め方と、完了と判断するポイントを参考にできる。