How Gemini 3 Pro Beat Pokemon Crystal (and 2.5 Pro didn't)
A little over two weeks ago I wrote up my first impressions of Gemini 3 Pro Preview inside the Gemini Plays Pokemon harness. The very next day, I spun up a head to head race on stream: Gemini 3 Pro vs Gemini 2.5 Pro, both playing Pokemon Crystal inside the exact same setup. Fast forward two weeks. Gemini 3 Pro became the Johto Champion without losing a single battle. Gemini 2.5 Pro inched towards
戦えるAIエージェントの作り方
KaggleはAIに解けるか？�MLE-Benchのいま (2025/08/23; 第4回 関東Kaggler会)
Goで作る自作コーディングエージェント nebula 開発入門
ClaudeCodeやGemini CLIなど最近コーディングエージェントを使う方も増えてきている昨今、コーディングエージェントがどのように動作しているか気になったことはないでしょうか。 コーディングエージェントは、chatGPTのようなチャットのみだけではなく自律的にコードを生成してくれます。 これはどのように実現されているのでしょうか？ この本ではGo言語を使い、複数ファイル編集のようなタスクをこなせるコーディングエージェントを作成していきます。 また、よくある機能のPlanモードや会話記憶機能も作成していこうと思います。 本書が少しでもコーディングエージェントの理解につながれば幸いです。
AIエージェントで金融取引予測モデルを作ってみた - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
こんにちは、グループ研究開発本部・AI研究開発室のY. O.です。どうやら、2025年はAIエージェント元年らしいです。“自律的に（柔軟に）、環境とコミュニケーションして、タスクをこなしてくれるAI”として、旅行計画や企業分析など、さまざまな活用例が報告されています。 筆者は、AIエージェントに期待が集まる理由は以下2点だと考えています。 1. 複数タスクにまたがる人間の仕事を代替できる → 柔軟な自動化 2. LLMは人間の頭脳を超える（と多くが予想している） → イノベーション・超人間 以下では、そんな「AIエージェント」を利用して、金融取引戦略の立案（複数タスクを含んだビジネス的取り組み）を自動化する試みを紹介します。そして、人間の取引戦略を超えられるのか、を検証していきます。 AIエージェントへの期待（筆者の整理） TL;DR AIエージェントによる機械学習コードの自動生成ができた
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DailyPapers on X: "NVIDIA releases NitroGen A vision-action foundation model trained on 40k hours of gameplay across 1,000+ games, enabling generalist gaming agents that transfer to unseen games with up to 52% relative improvement. https://t.co/c2CTAmAE2z
https://x.com/7_eito_7/status/1999383232220135723?s=46
GitHub - openai/openai-cs-agents-demo: Demo of a customer service use case implemented with the OpenAI Agents SDK
GitHub - openai/openai-agents-js: A lightweight, powerful framework for multi-agent workflows and voice agents
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Jules, our asynchronous coding agent, is now available for everyone.
GitHub - eastlondoner/vibe-tools: Give Cursor Agent an AI Team and Advanced Skills
GitHub - humanlayer/12-factor-agents: What are the principles we can use to build LLM-powered software that is actually good enough to put in the hands of production customers?
GitHub - topoteretes/cognee: Memory for AI Agents in 6 lines of code
GitHub - Fosowl/agenticSeek: Fully Local Manus AI. No APIs, No $200 monthly bills. Enjoy an autonomous agent that thinks, browses the web, and code for the sole cost of electricity. 🔔 Official updates only via twitter @Martin993886460 (Beware of fake acc
GitHub - airweave-ai/airweave: Open-source context retrieval layer for AI agents
GitHub - getzep/graphiti: Build Real-Time Knowledge Graphs for AI Agents
GitHub - bytedance/UI-TARS-desktop: A GUI Agent application based on UI-TARS(Vision-Language Model) that allows you to control your computer using natural language.
GitHub - bytedance/UI-TARS
https://x.com/erukiti/status/1911577698167820441?s=12&t=WLoQjPOJLfZ0ZJFtTOS7aw
https://x.com/yoshi8__/status/1909757276212412843?s=12&t=WLoQjPOJLfZ0ZJFtTOS7aw