KaggleはAIに解けるか？�MLE-Benchのいま (2025/08/23; 第4回 関東Kaggler会)
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)
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
OpenAI Agents SDK で「人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方」を自動化してみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに @zazen_inu さんの記事「人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方」が凄いので OpenAI Agents SDK で自動化してみました。 目的 @zazen_inu さんのメソッドを楽に実行したい OpenAI Agents SDK で実装してみてフレームワークのクセとか使い方を理解したい 方法 愚直に実装します。 処理フロー それぞれの Agent の背後にはテキスト生成モデルがいます。用途によってモデルの種類を決めます。賢さ、インターネットの情報の調査能力、コストなどを意識します。
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