エージェント推論: 思考層 (2026/03/25)
エージェント推論: 思考層 (2026/03/25) https://medium.com/oracledevs/agent-reasoning-the-thinking-layer-14e977fdc649 Ollama提供のLLM向けのオープンソースの推論レイヤー技術 投稿者： Oracle Developers Team 主なポイント Agent Reasoningは、オープンソースの推論レイヤーであり、プラグアンドプレイのPythonまたはプロキシサーバーを介して、Ollamaが提供するあらゆるLLM（gemma3、llama3など）に、計画、推論、自己修正機能を追加します。 複数の実績のある推論戦略（CoT、自己一貫性、ToT、ReAct、自己反省、分解、洗練）が組み込まれており、「簡単なところから始める」というガイド付きの道筋が用意されています。 チーム向けの実用的なツール：対話型CLI/TUI、Python API、およびOllama互換ゲートウェイにより、既存のアプリケーションはコードを変更することなく推論機能を利用できます。 明確なベンチマーク指針：CoTは平均精度が最も高く、ToTは複数ステップのロジックで優れた性能を発揮し、ReActはツール（検索、計算機）が重要な場面で優位性を発揮します。 Enterキーを押すか、画像をクリックしてフルサイズで表示します。 エージェント推論のスプラッシュアート オープンソースモデルにおける認知的問題解決の実装 Oracleのデータサイエンティスト・アドボケートであり、 A2AベースのマルチエージェントRAGシステム の作者でもあるNacho Martinez氏から、 gemma3やllama3などのオープンソースの大規模言語モデル（LLM）が複雑な計画、論理的推論、自己修正を実行できるようにするオープンソースの推論レイヤーが発表されました。 このレイヤーは、主要な研究論文（CoT、ToT、ReAct）に基づいて構築された認知アーキテクチャでこれらのモデルを包み込みます。 私たちはこれをエージェント推論と呼んでおり、このGitHubリポジトリで Jupyterノートブック とともに オープンソースとして 公開しています。 エージェント推論の特徴 プラグアンドプレイ ：Pythonクラス経由で使用することも、ネッ...