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Weaviate Podcast

忘れることで発見をスケールさせる:Shangyin Tan 氏と語る Weaviate Podcast #149

Scaling Discovery with Shangyin Tan - Weaviate Podcast #149!

UC Berkeley の博士課程学生 Shangyin Tan 氏が、論文「Scaling Discovery Requires Forgetting」を題材に、長時間動かす AI オプティマイザが停滞する理由とその打開策を語った回。GEPA や Optimize Anything の枠組みを前提に、最良候補だけを新しいオプティマイザに渡して文脈を忘れさせると、どのバックエンドでも停滞が解消されたという。さらに Git の diff だけを共有するマルチエージェント構成、評価コストや指標定義という本番運用の壁、「frontier モデルは十分賢く、課題はハーネス設計」という見方にも触れた。

Turing Post

Salesforce の Rohan Kumar 氏が語る、AI エージェントの普及を阻む未解決問題

Salesforce’s Rohan Kumar on the Unsolved Problem Holding AI Agents Back

Turing Post の番組で、Salesforce のプレジデント兼 Chief Platform and Engineering Officer である Rohan Kumar 氏が、企業向け AI エージェントの「ハーネス」に必要な要素を解説した。レジストリ、専用 ID と権限制限、データセキュリティ、キュレーション済みコンテキスト、モデルルーティングなどが挙げられた。最大の難題は、会議や口頭で下される意思決定の理由をエージェントが読める形で捉えることだと述べている。顧客と共に開発する重要性と、若手エンジニアへの助言にも触れた。