ChatGPT時代のAI Agent設計: LLMチャットUI vs OpenAI API vs フレームワーク5種の選定基準
1.はじめに 朝起きると、新しいAI Agentフレームワークが生まれている。 そんな「カンブリア爆発」のような現代に、私たちは今生きています。 LangGraph, AutoGen, CrewAI, CrewAI, smolagents, LlamaIndex Workflows...。様々なAI Agentで溢れています。 正直、こう思いませんか？ 「種類が多すぎて何を選べばいいか分からない」 「そもそもそれって本当に必要なの？」 LLMチャットUIやRaw APIという強力なライバル: Agentフレームワークを導入する前に強力な2つの既存の選択肢が浮かび上がります。 「ChatGPTでよくない？」説: 今の gpt-5.1 や claude opus 4.5 は非常に賢いです。ブラウジングもコード実行も標準機能でこなせます。「わざわざPythonで環境構築してAgentを作るくらい
Notebook LM に Kindle 本を突っ込む - set setting reset
Notebook LM に本を突っ込むとポッドキャストを生成してくれる機能を愛用しています。 生成されたマインドマップを見ながらポッドキャストを聞き、深堀りしたい部分を実際に読んだり、他の記事などもソースに突っ込んで分析するなど読書体験が令和になりました。 o'reilly ebook は PDF もあるため、それを突っ込めばいいのですが、 Kindle 本はそうもいきません。 いくつか検索した結果、ソリューションとして、 KIndle をスクショする スクショした画像を PDF 化する PDF を Notebook LM にアップロードする という方式がよさそうです。 最近 NotebookLM が画像アップロード機能が実装されたようですが、1ノートブックに対して50ファイルが上限となると、厚い本はつらそうです。 forest.watch.impress.co.jp というわけで今回は
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