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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250805

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 関連リンク コーディングのための LLM モデル Qwen3-Coder を試してみた この記事では、プログラミング作業を助ける新しいAIモデル「Qwen3-Coder」と、それを使うためのツール「Qwen Code」の試用レポートを紹介しています。 Qwen3-CoderとQwen Codeとは？ Qwen3-Coderは、大手IT企業Alibabaが開発した賢いAIモデルです。特に、AIが自動でコードを書いたり、ウェブサイトの操作をしたりする能力（Agentic CodingやAgentic Browser-Use）に優れています。一度に大量の情報を記憶できる（256kトークンという長い文章を扱える）ので、複雑なコードの全体像を理解するのも得意です。 そして、このQwen3-Coderを皆さんがパソコンのコマンド入力で簡単に使えるようにしたのが「Qwen Code」というツールです。npmというプログラムの管理ツールを使って簡単にインストールできます。 Qwen Codeで何ができるの？ 記事では、実際にQwen Codeを使って様々なプログラミング作業をAIに任せています。 コードの構造を調べる: アプリケーションのコード全体をAIに分析させ、主要な部分や全体の設計（アーキテクチャ）を説明してもらいました。AIはフォルダの中身を読んだり、ファイルを読んだりするツールを使って、きちんとコードを理解していました。コードをきれいに直す（リファクタリング）: 重複しているコードを見つけて、もっと効率的で分かりやすい形に直してもらう依頼もしました。AIは関連するファイルを探し、内容を確認し、修正案を提示。最終的には、修正したコードをファイルに書き込み、テストまで実行してくれました。テストコードを作る: AIに新しく書いたコードのテストコードを作ってもらうことも試しました。 使ってみて分かったこと（注意点も） Qwen Codeを使うと、AIがまるで一緒に開発しているかのように、自分でファイルを読んだり、書いたり、コマンドを実行したりして、プログラミング作業を進めてくれることが分かりました。しかし、いくつか注意点もありました。 会話の量には制限がある: AIとの会話が長くなると、AIが一度に記憶できる情報の量（トークンリミット）を超えてしまうことがあります。記事の試用でも、途中で制限に引っかかりました。もし制限を超えたら、一度AIとの会話をリセットするか、過去の会話を圧縮して続きを行うことができます。AIの出力が不安定になることも: 会話を圧縮した後など、AIの応答が不安定になる場合もあるようです。このような場合は、新しい会話としてやり直す方が、スムーズに進むかもしれません。 このように、Qwen CodeはAIを活用したコーディングの可能性を広げるツールですが、まだ発展途上な部分もあります。新人エンジニアの皆さんも、ぜひこのような新しいAIツールに触れて、その可能性と課題を体験してみてください。 引用元: https://azukiazusa.dev/blog/coding-agent-qwen3-corder 人に寄り添うAIエージェントとアーキテクチャ #BetAIDay このプレゼンテーションは、人に寄り添うAIエージェントの実現に向けたアーキテクチャと必要な要素について、新人エンジニアにも分かりやすく解説しています。 まず、今後のAIエージェント時代では、AIがユーザーの「分身」のようにタスクの本質を理解し、自律的に動くことが重要だと強調されています。AIアシスタントがユーザーの指示に受動的に対応するのに対し、AIエージェントは自律的に意思決定し、複雑なタスクを計画・実行できる点が大きな違いです。 優秀なAIエージェントには、以下の6つの要素が不可欠です。 空気を読む力: 現状を理解し、適切な行動をとる能力。情報検索能力: 必要な情報を効率的に見つけ出す力（従来の検索エンジンやRAGなど）。最小のHuman In The Loop: 人間による介入を最小限に抑え、AIが自律的にタスクを完遂する能力。トライ＆エラー: 実行結果を検証し、間違いから学習して改善する能力。多様な知識: LLMが持つ広範囲な知識に加え、エージェントの役割に特化した専門知識（マニュアル、ガイドラインなど）を活用する能力。正しいアクション: 精度高く、適切な行動を選択し実行する能力。 特に重要な技術的要素として「コンテキスト」と、それを最適化するための「...
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