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ユースケース

AI・機械学習

エージェントやLLMのチームが実際に採用しているフレームワーク、ランタイム、評価ツールを、オーケストレーション層から推論サービングまで追跡します。

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ブリーフの例

設定時に入力する内容の一例

「エージェントフレームワークとLLM推論ツールを追跡。実際の統合で勢いを得ているものを知らせ、単発のデモリポジトリは除外する。」「エージェントフレームワークとLLM推論ツールを追跡。実際の統合で勢いを得ているものを知らせ、単発のデモリポジトリは除外する。」

  • エージェントフレームワークとオーケストレーション層
  • LLMの推論・サービング基盤
  • AIシステム向けの評価・オブザーバビリティツール
  • ファインチューニング・事後学習ツール

この分野のブリーフが追跡する対象

LLMツール、エージェントフレームワーク、推論インフラ.

  • エージェントフレームワークとオーケストレーション層
  • LLMの推論・サービング基盤
  • AIシステム向けの評価・オブザーバビリティツール
  • ファインチューニング・事後学習ツール

答えられる問い

スターだけでなく、実際の統合で勢いを得ているエージェントフレームワークはどれか?

新しい推論ランタイムは、内製か採用かを検討する価値があるか?

チームが実際に標準化しつつある評価・オブザーバビリティツールはどれか?

Dokeonが拾い上げるもの

この分野のブリーフが生み出すシグナルや記事のイメージです。説明用の例であり、リアルタイムのデータではありません。

シグナル

ブレイクアウト

評価フレームワークのアクティブなコントリビューターが30日で倍増

ライジング

小規模な推論ランタイムが、大規模プロジェクトからの統合を着実に獲得

リーダー

オーケストレーションフレームワークがマージ済みプルリクエスト数で首位を維持

エージェントが書きうる記事

ピッチ

エージェントフレームワーク、グラフベースのオーケストレーションへ収束

最も活発な3つのプロジェクトが今月、互換性のある状態モデルをリリース。スタックを選ぶチームにとっての意味を解説します。

この分野のブリーフが見守るプロジェクト

説明用の出発点であり、現在のトレンドを示すものではありません。ブリーフを設定すれば、ランキングは実際の動きに沿って変わります。

langchain-ai/langgraph

ステートフルなエージェント構築の定番となった、グラフベースのオーケストレーションフレームワーク。

vercel/ai-sdk

AIを活用したアプリケーションを構築するためのTypeScriptツールキット。JSエコシステムで広く採用されています。

ollama/ollama

オープンウェイトのLLMをコマンドひとつで動かせるようにしたローカルモデルランタイム。

このブリーフを使う人

AIプラットフォームのリード

内製か採用かを検討すべきフレームワークとランタイムを絞り込む。

投資家

AIスタックのどの層が集約に向かい、どこに空白が残っているかを把握する。

プロダクト戦略

競合が依存するツールがどれほどの速さで動いているかを追跡する。

この市場についての質問

Dokeonはモデルのリリースも追跡しますか?

Dokeonが追跡するのは、モデルを取り巻くオープンソースのツール(フレームワーク、ランタイム、評価・オブザーバビリティのプロジェクト)です。モデルの発表は、それらのツールを動かす場合にWebの文脈として取り込まれます。

エージェントだけに絞り込めますか?

はい。範囲はブリーフで決まります。「エージェントフレームワークのみ」と書けば、それ以外はすべて順位が下がります。

その他の分野

開発者ツール・プラットフォームエンジニアリング
クラウド・インフラ
サイバーセキュリティ
データ・アナリティクス
ロボティクス・ハードウェア
フィンテック・決済
気候・エネルギー
ヘルスケア・バイオテック

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