AIエージェントを安全に動かすための技術——サンドボックスについて調べてみる
皆さん、こんにちは。sotamakiと申します。 今日は、主にAIエージェント文脈で登場するサンドボックスについて学んだことをまとめていきたいと思います。 前提：AIエージェントは”行動”する 最近のAIエージェントは、単に文章を生成するだけでなく、コードを書いて実行し、ブラウザを操作し、外部APIを叩き、ファイルを読み書きします。指示を受け取り、自ら判断しながら一連の操作を完結させます。 ユーザー入力 ↓ ┌─► LLM（思考・計画） │ ↓ tool call │ 外部ツール / API / コマンド │ ↓ └── 結果フィードバック ↓ 最終応答 この「自律的にツールを呼び出せる」という特性が、従来のWebアプリとは異なるリスクを生む可能性があります。 通常のアプリは「受け取った入力をどう処理するか」をコードに書きますが、エージェントは「何を実行するか」をLLMが動的に決めます。攻
AI Agentフレームワークを使うべきなのか？
こちらはLayerX AI エージェントブログリレー41日目の記事です。 こんにちは、CEO室でAI Agent開発のPdMをしているKenta Watanabeです。 AI Agent開発に取り組んでいる方や自分用の効率化ツールを開発したりしてLLMで遊んでいる方は何かしらのAgentフレームワークを利用されている方が多いのではないかと思います。LayerXでもAI SDKなどのフレームワークが社内で利用されています。本日はAgent開発の試行錯誤を通して得られたAgentフレームワーク選びの参考になるような考え方を紹介できればと思います。 Agentフレームワーク戦国時代 ここ数年はAgentフレームワーク戦国時代と言えるほどたくさんのフレームワークやSDKが開発され利用されているのではないかと思います。各LLM ProviderはLLMを利用するためのHTTP EndpointとSD
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