LLMの学習・微調整・RAG・エージェントの使い分け
LLMの選択肢は、重みを変えるか、文脈を変えるか、外部操作を増やすかで整理すると分かりやすい。実務での使い分けをまとめる。
LLMの選択肢は、重みを変えるか、文脈を変えるか、外部操作を増やすかで整理すると分かりやすい。実務での使い分けをまとめる。
ブラウザE2Eをエージェントに任せるためのMCP、CLI、Agent Skillsを、ログイン済みセッション活用、再現性、CI適性、実務導入方針で整理する。
Graphiti と MCP を使ったAIエージェント記憶基盤の設計、導入判断、代替サービスを実務目線で整理する。
OAuth 2.1 PKCE、OIDC、MCPサーバー、Claude系クライアントの認証認可フローを実務向けに整理する。
LLM、記号接地、Ontology、Graphiti、MCPを組織ナレッジ活用の判断材料として一続きに整理する。