生成AIの進化により、AIエージェント開発は新たなフェーズへと進んでいます。しかし実際の開発現場では、高性能なLLMを採用しても期待した成果が得られず、PoC止まりになってしまうケースも少なくありません。その差を生み出していたのは、モデル性能ではなく、企業知識をどのように管理・検索・活用するかというRAGアーキテクチャでした。どれだけ優秀な社員でも、社内の知識にたどり着けなければ成果を出せないように、AIエージェントも「知識の設計」が品質を大きく左右します。

本セッションでは、大手企業向けAIエージェント開発で得られた実践知をもとに、なぜ「10周回ってRAGだった」のかを解説します。検索戦略、ナレッジ構造化、Memory、評価・改善サイクルなど、AIエージェントを実用化するために必要な設計ポイントを、実際の開発事例を交えながら紹介します。
本セッションを通じて、「LLM中心の設計」から「AIエージェント中心の設計」へ発想を転換する視点と、明日からのAIエージェント開発に活かせる実践的なRAGアーキテクチャの考え方を持ち帰っていただきます。


本セッションは、株式会社BLUEISH様の提供でお送りいたします。