論文の概要: The Hitchhiker's Guide to Agentic AI: From Foundations to Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.24937v1
- Date: Mon, 22 Jun 2026 17:48:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-25 17:05:30.050066
- Title: The Hitchhiker's Guide to Agentic AI: From Foundations to Systems
- Title（参考訳）: The Hitchhiker's Guide to Agentic AI: From Foundations to Systems
- Abstract要約: Hitchhiker's Guide to Agentic AIは、自律型AIシステムを構築するための包括的な実践者の参照である。
本は、最初の原則から本番環境への展開まで、全スタックをカバーしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7182268415564135
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The Hitchhiker's Guide to Agentic AI is a comprehensive practitioner's reference for building autonomous AI systems. The book covers the full stack from first principles to production deployment, organized around a central thesis: building great agentic systems requires understanding every layer of the pipeline, not just one. The book opens with the LLM substrate -- transformer architecture, GPU systems, training and fine-tuning (SFT,LoRA, MoE), model compression, and inference optimization -- treated as essential foundations rather than the primary focus. It then develops the alignment and reasoning layer: reinforcement learning from human feedback (RLHF), PPO, DPO and its variants, GRPO, reward modeling, and RL for large reasoning models including chain-of-thought and test-time scaling. The second half is devoted to agentic AI proper. Topics include agentic training and trajectory-based RL, retrieval-augmented generation (RAG and Agentic RAG), memory systems (in-context, external, episodic, and semantic), agent harness design and context management, and a taxonomy of agent design patterns. Inter-agent coordination is covered in depth: the Model Context Protocol (MCP), agent skills and tool use, the Agent-to-Agent (A2A) communication protocol, and multi-agent architectures spanning centralized, decentralized, and hierarchical topologies. The book concludes with agent development frameworks, agentic UI design, evaluation methodology for agentic tasks, and production deployment. Each chapter pairs rigorous theoretical foundations with implementation guidance, code examples, and references to the primary literature.
- Abstract（参考訳）: Hitchhiker's Guide to Agentic AIは、自律型AIシステムを構築するための総合的な実践者の参照である。
優れたエージェントシステムを構築するには、パイプラインのすべてのレイヤを理解する必要があります。
この本はLLM基板(トランスフォーマーアーキテクチャ、GPUシステム、トレーニングと微調整(SFT、LoRA、MoE)、モデル圧縮、推論最適化)で始まり、主要な焦点ではなく重要な基礎として扱われる。
人間のフィードバック(RLHF)からの強化学習、PPO、DPOとその変種、GRPO、報酬モデリング、そしてチェーンオブ思考やテストタイムスケーリングを含む大きな推論モデルのためのRLである。
後半はエージェントAIに特化している。
トピックとしては、エージェントトレーニングとトラジェクトリベースのRL、検索強化生成(RAGとAgenic RAG)、メモリシステム(コンテキスト内、外部、エピソード、セマンティック)、エージェントハーネス設計とコンテキスト管理、エージェントデザインパターンの分類などがある。
Model Context Protocol (MCP)、エージェントのスキルとツールの使用、A2A(Agent-to-Agent)通信プロトコル、集中型、分散型、階層型のトポロジにまたがるマルチエージェントアーキテクチャ。
本書は、エージェント開発フレームワーク、エージェントUI設計、エージェントタスクの評価方法論、運用デプロイメントで締めくくっている。
各章は、実装ガイダンス、コード例、一次文献への参照を含む厳密な理論的基礎をペアリングする。
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