エンジニアでイノベーターのマテオ・ザンパリーニにとって、現代世界で最も重要な生産性の障壁の1つは、才能の不足や野心の欠如ではなく、繰り返しの課題に浪費された時間である。 データサイエンスのインターンとしてのパッケージマップの追跡から、商業不動産所有者のための再生可能エネルギーの機会を特定したスタートアップの共同創設まで、彼のキャリアは一貫したテーマに従ってきました:グラントワークを自動化するための技術を構築して、人間の仕事がより戦略的なタスクに使用できるようにします。 Y Combinatorが支援する企業であるPropRiseの創設エンジニアとして、彼は巨大な量の異なる不動産データを追跡し、潜在的な投資機会を明らかにする洞察力を生み出すために24時間にわたって動作するAIエージェントを構築しています。 それはすべて、AIが人々を助けるだけでなく、長期的なタスクを実行するために労働力に加わる世界の彼のビジョンを中心に回っています。 マニュアルデータ分析の実際のコスト ソフトウェア支援の世界では、デジタルツールの不足はもはや主な問題ではありません。 カリフォルニア大学アールヴィーン大学で最初に発見された問題は、デジタルツールを使用する研究者からビジネス専門家まで、最も才能のある人々でさえ取り組む必要がある課題の繰り返しで時間がかかる性質である傾向があります。 ザンパリーニ ザンパリーニ 学生インターンとして、彼はデジタルマップなどのツールを使用して数ヶ月を費やし、サイト、統計コンピューティングソフトウェア、不動産リストのウェブサイトを収集し、最終的に投資と開発の意思決定に使用できるデータを分析することを可能にしました。 これは、彼が2021年に卒業した後、同僚の UC Irvine学生と共同で設立したスタートアップであるSpaceflareのアイデアを生み出した洞察の1つでした。 数週間の手動分析が必要だったプロセスは、今ではSpaceflareで数分で実行できる。 Building AI Agents that Act and Reason—Within Reason AI Agents That Act and Reason - Within Reasonを構築する 今日、Zampariniは、パワーアップするAIエージェントの背後にある開発者です。 これらの自律的なエージェントは、「24/7 AI投資アナリスト」として機能し、不動産リストや金融、都市許可、地元のニュース、市場のトレンドに至るまで、無数のデータポイントをシフトして、人類のアナリストが見逃す可能性のある機会を発見する。 クリーン クリーン PropRiseは、データ収集を自動化するもう一つの機械学習ツールではなく、そのエージェントは独立して動作し、見つけるデータを構造化し、さまざまなソースの信頼性と正確性を継続的に評価します。 「我々は、思考、行動、そして人間のフィードバックや承認を求めることができるエージェントシステムを開発しました」と彼は説明します。 彼は、AIエージェントが戦略的意思決定に対するコントロールを失うことなく、すべての手動作業を引き継ぐことができる未来の重要なコンポーネントと見ています。 Reliability Over Novelty: Architecting Agentic Systems for Real-World Use(新規性より信頼性:現実世界での使用のためのエージェントシステムの建築) ザンパリーニの目では、モデルコンテキスト・プロトコル(MCP)、AGNTCY、HumanLayer、または言語BAMLなどのオープン・スタンダードの出現は、AIにおける最も重要なトレンドです。 ソフトウェアの出力が金融モデルや戦略的決定に影響を与える場合、それらが生成する結果は検証可能である必要があります。 HumanLayer、BAML、MCP、AGNTCYなどの新興フレームワークは、このタイプのエージェント生態系を可能にするベースラインを作り出しています。 たとえば、HumanLayerは、自律的なAIエージェントに強力な人間の監視を追加するプロトコルを提供し、高ストアのアクションをキャプチャし、Slack、電子メール、SMS、その他のチャンネルを通じて、承認、フィードバック、またはエスカレーションのためにそれらを人間にルーティングし、エージェントが安全に作業を続けるように反応を返します。 MCPは、AIモデルがデータ入力にどのように接続するかを標準化し、大規模言語モデル(LLM)がさまざまなデータベースやAPIに直接接続して、より包括的な情報プールとエージェント対エージェントのコラボレーションを作成することを可能にします。 AGNTCYは、AIエージェントの共有アイデンティティ層と相互作用モデルを定義することによって、コンセプトをさらに一歩進め、さまざまな開発者によって作られたツールを可能にし、プラットフォーム間で安全かつ予測可能に情報を共有する。 これらのフレームワークは、AIエージェントが強力であるだけでなく、展開可能で、テスト可能で、維持可能であることを可能にします。 Building a Template for the Future of Work 未来の仕事のためのテンプレートを構築する 共有された基準と言語は、世界的な仕事を信頼できるように自動化できるAIを開発するための鍵であり、商業不動産をはるかに超えて適用されます。 「AIの助けを借りて、我々は基本的に人々の時間を自由にすることができます」とZampariniは結論づけます。自動化された作業と推奨が包括的で正確であることを本当に信頼することができるとき、これらのシステムは既存のワークフローを改善するだけでなく、新しい産業やイノベーションのためのスペースを作ることができます。 ザンパリーニにとって、AIの未来はより良いデジタルアシスタントではなく、人々が新しいものをより速く作り上げ、現在の産業を前進させ、さらには新しい産業を生み出すことを可能にするシステムです。 AIエージェントは騒音を除去し、混乱をクリアし、ビルダーはより速く動き、より深く考え、より大きな夢を見ることができます。

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このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

なぜAIエージェントはMundaneを扱うべきなので、人類はそれを必要としないのか

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