上海交通大学のAI教授が解説：エージェントの核心ロジックを半日で徹底理解
今週日曜、北京で対面開催
Aofeisiより、Yanzhongがレポート
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大規模モデルの時代、あなたの会社ではAIをまだ単なる「チャットボット」や「執筆アシスタント」として扱っていませんか？
焦る必要はありません。真の技術的な転換点は、もう到来しています。
同業他社がすでに24時間365日稼働の「デジタル社員チーム」を導入し始めている一方で、もしあなたがまだ霧の中を手探りで進み、AIを自社事業とどう結びつけられるのかを探っている段階なら、この半日で学べる高付加価値の公開講座は、上海交通大学人工知能学院の教授が対面で直接指導する、まさにあなたが待ち望んでいた突破口になるかもしれません。
このAI Talk北京イベントは、表面的な内容ではなく、ひたすら本質に迫ります。
生成AIの最前線に焦点を当て、6つのコアモジュールのエッセンスを凝縮。わかりやすい解説と業界知見を組み合わせることで、**AI Agent（インテリジェントエージェント）**の土台となるロジックを体系的に理解できるようにします。
△AI生成画像
なぜ今なのか？ AIの後半戦はエージェントの時代だから
大規模モデルがAIの「脳」だとすれば、Agentは「手足」を持ち、自ら考え、記憶もできるインテリジェントエージェントです。
もはや受け身の質問応答ツールではなく、タスクを自律的に分解し、ツールを呼び出し、連携して動ける「デジタル社員」へと進化しています。
ベクトルデータベースからRAG、CoT（Chain of Thought）からマルチエージェント協調まで、かつては難解に見えたこれらの技術用語こそが、今や企業導入を可能にする鍵なのです。
上海交通大学のAI教授がリード、半日で6つのコアモジュールを深掘り
この公開講座は、上海交通大学人工知能学院の教授が共同設計・共同登壇し、企業のAI導入における核心的な課題に真正面から向き合いながら、AIを体系的に理解するためのフレームワークを構築する手助けをします。
- 大規模モデルの基礎理解：AIを「チャット」と捉える誤解を超え、LLMの能力と限界を正しく理解する
- エージェントの中核アーキテクチャ：エージェントの「脳」「記憶」「行動」システムを分解して理解する
- ベクトルデータベースとRAG：AIに「長期記憶」を与え、ハルシネーションを抑える方法
- CoTの思考連鎖分析：人間の専門家のように、AIに段階的に考えさせる
- ツール呼び出しとマルチエージェント協調：24時間365日動く「デジタル社員チーム」を構築する
- セキュリティの最低ラインと今後の展望：企業がAI導入時に守るべきガードレールと、これからのトレンド
どんな人におすすめか？
- 自社業界に深く根ざした起業家：AIと自社ビジネスを掛け合わせた第2の成長曲線を探している方
- デジタル変革の担当者：実際に導入できるAI実装ロードマップが必要な方
- 先端技術の実務者：業界トレンドを素早くつかみ、体系的な理解を築きたい方
AIの霧を晴らし、先行者優位をつかみましょう。
開催場所：北京・朝陽区東三環中路1号 グローバル金融センター 西棟5階 上海交通大学安泰グローバル北航キャンパス
開催時間：2026年5月24日（日）9:00–12:00
講師プロフィール：
夏 仁秋
上海交通大学 人工知能学院 助教授
上海交通大学コンピュータサイエンス学科で博士号を取得。大規模言語モデル、マルチエージェントシステム、AI for Science を専門とする。
近年はコアメンバーとして、科学技術部や国家発展改革委員会による大規模モデル技術ブレークスルー、工業情報化部によるロボット基盤事前学習、上海市の「百チーム・百プロジェクト」可制御融合インテリジェントエージェント施策など、国家・省部級の重要戦略プロジェクトに参加している。
TPAMI、TIP、ICLR、NeurIPS、CVPR などの国際トップ会議・ジャーナルに20本以上の論文を発表しており、形式的数学推論およびマルチモーダル文書理解のための高性能基盤モデルと超大規模データセットの開発・オープンソース化を主導してきた。
教育および産学研連携の面では、上海交通大学人工知能学院の内外でエージェント関連科目を担当し、AI for Education 分野の革新的なスタートアッププロジェクトの推進にも積極的に取り組んでいる。これまで一貫して、最先端の大規模モデル技術を通じて、科学研究、教育革新、そして国家の重要戦略ニーズに深く貢献することに尽力してきた。