AI Agent ワークショップ
TOKYO

対象者： AIエンジニア / ML / AIリサーチャー

ワークショップで得られること

• Agentic RLを活用し、エージェントの性能と信頼性を継続的に向上させる方法
• W&B Skillsを使った、自己改善するAIの開発体制構築

セッション１

Agentic RLの基礎からハンズオン

このセッションでは、Agentic RLや強化学習の手法を座学しつつ、Agentic RLのハンズオンを通して、Agentic RLについて理解を深めていきます。オープンソースモデルを使ったAgentの構築と、そのオープソースモデルの強化学習を行っていきます。また、その中でのWeights & Biases の使い所についても紹介していきます。

当日利用するScriptおよび事前準備についてはこちらで6/11までにご案内します。

セッション２

Auto Improvement AI Agentの基礎からハンズオン

OpenAI創業メンバーであり、「Vibe Coding」の名付け親でもあるAndrej Karpathyは、2026年3月に「AutoResearch」に言及しました。これをきっかけに、AIエンジニアの間では、自己改善するAI開発体制への関心が高まっています。W&Bは2025年からこの方向性に取り組み、2026年上旬にはW&B Skillsもリリースしました。本ワークショップでは、エージェントスキル、ツール利用、MCP、評価手法などを幅広く扱いながら、W&Bを使ってエージェントを継続的に改善する方法を実践的に体験します。

当日利用するScriptおよび事前準備についてはこちらで6/11までにご案内します。