このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米Microsoftや米ペンシルベニア州立大学などに所属する研究者らが発表した論文「AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation」は、複数のエージェントの会話を使用してさまざまな大規模言語モデル（LLM）ベースのアプリケーションを作成するためのフレームワークを提案する研究報告である。このフレームワークでは、各エージェントを容易にカスタマイズでき、多様なアプリケーションへの対応が可能となる。プロジェクトページはこちら。

思った以上に反響をいただき嬉しく思っています。SNSやコメントで言及していただいている構造化プログラミングとの比較や現代的なOOP開発への適応記事を執筆予定です。記事が完成しましたら自分のSNSで共有いたしますので、もし良ければフォローしてお待ちいただけますと幸いです。（記事を書くのは思考が整理されて良いものですね。） TL;DR データ指向プログラミング(DOP) とは、データとコードを分割してアプリケーションを設計・実装するプログラミングパラダイムのこと。 DOPの実装は、以下の原則に従う。 コードとデータを分離する 汎用的なデータ構造でデータを表現する データをイミュータブルなものとして扱う データスキーマとデータ表現を分離する 個人的にDOPは、バックエンドを宣言的プログラミングっぽく書くための現実的な解だと捉えています。実装の詳細は翔泳社より出版されている「データ指向プログラミン