Satoru Kadowaki

LLMエージェントは確率的なブラックボックスです。 動いて見えても、リトライが裏で何回起きているか、どのツール呼び出しでコストが膨らむか、失敗がなぜ再現しないかなど、実際に使用してみたり、運用してみたりすると途端に見えなくなりがちです。 本トークが示すのは「型で守り、トレースで見る」という考え方です。LLM出力を境界で信用しない型安全（事前の防御）と、実行時に何が起きたかを明らかにする可観測性（事後の観測）は、ブラックボックスを信頼できるものにする両輪だと考え、その仕組みを示します。...

Pythonでデータ処理を行うとき、pandasやpolarsのようなライブラリ群を使う人は多いと思います。また、これらのライブラリにこだわらずPythonスクリプト「効率よくスケールさせたい」、「定期的に動かしたい」と考えたことはありませんか？ データ量が増えてくると様々なケースで「もっと自動化して効率よく処理したい」という壁にぶつかることがよくあります。 そんなときに役立つのが、Dask、Ray、Prefectなどの「分散処理」や「ワークフロー管理」に関わる様々な分散フレームワークたちです。...