# **AIの振る舞いを制御・拡張するフレームワーク：2025年以降の戦略的レポート**

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## **序論：命令を超えて \- AIメンターシップの出現**

### **課題のフレーミング：AI制御の進化**

大規模言語モデル（LLM）を中心とする人工知能（AI）は、静的な命令追従型システムから、動的でタスク指向のエージェントへと急速な進化を遂げている。この進化に伴い、AIの能力が飛躍的に向上する一方で、その振る舞いをいかにして制御し、導くかという課題がかつてないほど重要になっている。今日の高度なAIエージェントにおける失敗の多くは、もはやモデル自体の能力不足（モデルの失敗）ではなく、モデルに与えられる情報の質と構造に起因する「コンテキストの失敗」であると指摘されている 1。この事実は、AIの振る舞いを制御するための技術、すなわち「AIメンター機能」の探求が、信頼性と実用性の高いAIシステムを構築する上で不可欠であることを示唆している。

### **「メンター機能」の定義**

本レポートで「メンター機能」とは、AIの振る舞いを指導し、根拠を与え、制御し、そして拡張するために設計された技術や方法論の包括的なスイートを指す。これは、単一のテキスト文字列で指示を与える「プロンプトエンジニアリング」という限定的な概念をはるかに超えるものである。その中核をなすのが「コンテキストエンジニアリング」であり、これは「LLMがタスクをもっともらしく解決可能にするための、あらゆるコンテキストを提供する技術」と定義される 1。この規律は、AIのランタイム環境全体を設計・管理する行為であり、本レポートで詳述するあらゆる制御技術の基盤となる。

### **レポートの構成と目的**

本レポートは、AIの「メンター機能」を構成する技術群を網羅的に解説し、その役割、実装方法、長所と短所、そして将来的な重要性を比較分析することを目的とする。技術戦略家、AIエンジニア、アーキテクトが、次世代のAIシステムを設計・導入する際の戦略的指針となることを目指す。

構成は以下の通りである。

* **第1章：制御の基盤 \- コンテキストエンジニアリング**：AI制御の最も基本的な概念であるコンテキストエンジニアリングの全体像を解明する。  
* **第2章：知識のバックボーン \- 検索拡張生成（RAG）エコシステム**：AIに外部知識を与える中核技術であるRAGの標準的アーキテクチャから最新の進化までを詳述する。  
* **第3章：推論の誘発と構造化**：AIに人間のような思考プロセスを促すための主要な推論フレームワークを比較分析する。  
* **第4章：自律システムの構築 \- エージェント化の最前線**：単一および複数のエージェントからなるシステムのアーキテクチャと、その安全性を確保するための制御機構を探る。  
* **第5章：セキュリティと堅牢性 \- メンター機能の防御**：これらの高度なAIシステムが直面する新たなセキュリティ脅威と、その防御策を体系的に整理する。  
* **第6章：統合と将来展望**：各技術の重要性を比較し、将来の方向性を示唆するとともに、実践的な導入のための指針を提供する。

## **第1章：制御の基盤 \- コンテキストエンジニアリング**

### **1.1. パラダイムシフト：プロンプトエンジニアリングからコンテキストエンジニアリングへ**

AI開発における議論の焦点は、「完璧な指示を単一のテキスト文字列で作成する」プロンプトエンジニアリングから、より広範で体系的なアプローチであるコンテキストエンジニアリングへと移行している 1。このパラダイムシフトは、LLMが単純な応答生成器から、複雑なタスクを実行するエージェントへと進化したことに起因する。エージェントの成功と失敗を分ける決定的な要因は、もはやモデルの性能そのものではなく、エージェントに供給されるコンテキストの質であると広く認識されるようになった 1。

コンテキストエンジニアリングは、「LLMがタスクを達成するために必要なすべてのものを、適切な情報とツールを、適切な形式で、適切なタイミングで提供する動的なシステムを設計・構築する規律」と定義される 1。これは静的なプロンプトテンプレートではなく、メインのLLM呼び出しの

*前*に実行される「システム」であり、その出力はタスクに応じて動的に生成される 2。このシステムの中心的な役割は、「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミしか出てこない）」の原則に基づき、モデルが必要とする重要な詳細情報（知識）と能力（ツール）が欠落していないことを保証することにある 1。

### **1.2. コンテキストの解剖学：LLMの「ワーキングメモリ」を分解する**

コンテキストエンジニアリングを理解するためには、まず「コンテキスト」の定義を拡張する必要がある。コンテキストとは、単にユーザーが送信するプロンプトだけではない。それは、モデルが応答を生成する前に目にするすべての情報を含む。この概念を理解する上で、Andrej Karpathyが提唱した「LLMは新しい種類のオペレーティングシステム（OS）のようなもの」というメタファーが極めて有効である。このアナロジーにおいて、LLMはCPUに、そしてそのコンテキストウィンドウはRAM（ワーキングメモリ）に相当する 3。したがって、コンテキストエンジニアリングとは、この限られたワーキングメモリを効率的かつ効果的に管理する技術体系と言える。

Phil Schmidによる分析に基づき、このワーキングメモリを構成する主要な要素を以下に分解する 1。

* **指示・システムプロンプト (Instructions / System Prompt)**：対話全体におけるモデルの振る舞いを定義する初期設定。役割、ペルソナ、規則、応答形式の制約、Few-shot（少数事例）の例などが含まれる。  
* **ユーザークエリ (User Prompt)**：ユーザーからの直接的なタスクや質問。  
* **状態・履歴（短期記憶）(State / History)**：現在の対話の文脈。過去のユーザーとモデルの応答の全履歴が含まれる。  
* **長期記憶 (Long-Term Memory)**：セッションをまたいで永続化される知識ベース。過去の対話から収集されたユーザーの好み、プロジェクトの要約、記憶すべき事実などが格納される 2。  
* **検索された情報（RAG）(Retrieved Information)**：特定の質問に関連する、外部のドキュメント、データベース、APIから取得された最新の知識。  
* **利用可能なツール (Available Tools)**：LLMが呼び出すことのできる関数やAPIの定義。例えば、check\_inventoryやsend\_emailといったツールのスキーマが含まれる。  
* **構造化出力 (Structured Output)**：モデルの応答形式を定義するスキーマ。例えば、JSONオブジェクトの形式を指定することで、出力を機械的に処理しやすくする。

これらの要素を動的に組み合わせ、タスクに最適化されたコンテキストを構築することが、コンテキストエンジニアリングの核心である。

### **1.3. コンテキスト管理のコア戦略**

コンテキストウィンドウという限られたRAMを効果的に管理するため、LangChainのブログで提唱されている4つの主要な戦略が指針となる 3。これらの戦略は、AIエンジニアが直面するコンテキストオーバーフロー、コスト増大、性能劣化といった問題を解決するために不可欠である。

1. **書き込み (Write)**：情報をコンテキストウィンドウの*外部*に保存し、必要な時に参照できるようにする戦略。これにより、コンテキストウィンドウの圧迫を避ける。  
   * **スクラッチパッド (Scratchpads)**：エージェントがタスク実行中にメモを取るための短期的な記憶領域。セッション内で情報を永続化させ、後のステップで利用する 3。  
   * **メモリ (Memories)**：複数のセッションをまたいで情報を記憶する長期的な仕組み。ユーザーの好みや過去の対話の要約などを保存し、一貫性のある対話を実現する 3。  
2. **選択 (Select)**：膨大な情報源から、現在のタスクに*関連する情報のみ*をコンテキストウィンドウに引き込む戦略。  
   * **メモリの選択**：長期記憶から、現在のタスクに関連する事実（意味記憶）や過去の成功例（エピソード記憶）を選択的に取得する。  
   * **ツールの選択**：エージェントに提供するツールが多すぎると、モデルが混乱し、どのツールを使うべきか判断できなくなる。この問題に対処するため、ツールの説明文に対してRAGを適用し、タスクに最も関連性の高いツールのみを動的に提供する手法が有効である。これにより、ツールの選択精度が3倍向上したという報告もある 3。  
3. **圧縮 (Compress)**：コンテキストのトークン数を削減しつつ、本質的な情報を保持する戦略。  
   * **コンテキスト要約 (Context Summarization)**：長い対話履歴や、トークン数の多いツールからの出力を要約する。コンテキストウィンドウが満杯に近づいた際に、古い対話を要約して置き換えるといった手法が取られる 3。  
   * **コンテキストのトリミング (Context Trimming)**：古いメッセージを単純に削除するなどのヒューリスティックなルールや、訓練済みのプルーナーを用いて不要な情報を刈り取る 3。  
4. **分離 (Isolate)**：コンテキストを異なるモジュールに分割し、各モジュールが特定のタスクに集中できるようにする戦略。  
   * **マルチエージェントシステム (Multi-agent)**：タスクをサブタスクに分割し、それぞれを専門のエージェントに担当させる。各エージェントは自身のコンテキストウィンドウ、指示、ツールセットを持ち、関心事を分離することで、より複雑な問題に対処する 3。  
   * **環境（サンドボックス）による分離**：ツールをサンドボックス環境で実行し、トークンを大量に消費するオブジェクトや戻り値を、LLMの直接的なコンテキストから隔離する。これにより、状態管理が容易になる 3。

### **1.4. よくある落とし穴：コンテキストの失敗と「干し草の山の中の針」問題**

不適切なコンテキスト管理は、様々な失敗モードを引き起こす。Drew Breunigが概説したように、これらの失敗はAIシステムの信頼性を著しく損なう可能性がある 3。

* **コンテキスト汚染 (Context Poisoning)**：ハルシネーション（幻覚）や悪意のあるデータがコンテキストに混入し、後続の推論を汚染する。  
* **コンテキストによる注意散漫 (Context Distraction)**：コンテキストの量が多すぎると、モデルが本来の訓練内容から注意をそらされ、重要な指示を見失う。  
* **コンテキストによる混乱 (Context Confusion)**：無関係な情報が応答に不適切な影響を与える。  
* **コンテキストの衝突 (Context Clash)**：コンテキスト内に矛盾する情報が存在し、モデルが混乱する。

これらの問題を具体的に評価するベンチマークとして、「Needle in a Haystack（干し草の山の中の針）」テスト（NIAHテスト）が注目されている 4。このテストは、大量のテキスト（干し草の山）の中に特定の事実（針）を埋め込み、モデルがその事実を正確に思い出せるかを測定するものである 5。

NIAHテストから得られる知見は多岐にわたる。GoogleのGemini 1.5 Proのような最先端モデルは、テキスト、ビデオ、オーディオにわたり最大100万トークンという広大なコンテキストの中から、99.7%以上という驚異的な精度で「針」をリコールできる能力を示している 5。これは、強力な基盤モデルが達成しうる性能の上限を示すものである。

しかし、このテストは同時にコンテキスト管理の難しさも浮き彫りにする。多くのモデルでは、コンテキストが長くなるにつれて、「Lost in the Middle（中間での喪失）」と呼ばれる現象が発生し、コンテキストの冒頭や中央に配置された情報が忘れ去られる傾向がある 4。さらに、モデルの性能は非常に繊細であり、プロンプトの順序を入れ替えるといったわずかな変更や、モデルのマイナーアップデートによって、性能が大きく変動することが報告されている 6。これは、特定のテストで見られる高い性能が、必ずしも実世界の多様なコンテンツに対して一般化可能ではないことを示唆しており、ドメイン適応の限界を示している 6。

このように、コンテキストエンジニアリングは、単なる技術的な課題ではなく、AIの性能と信頼性を左右する根幹的な規律である。LLMをCPUと見なすならば、コンテキストエンジニアリングは、その上で動作するオペレーティングシステム（OS）を構築する行為に他ならない。この「AI-OS」は、メモリ管理（書き込み、選択、圧縮）、プロセススケジューリング（ツールの提供）、カーネル命令（システムプロンプト）といった機能を担う。そして、「コンテキスト汚染」や「注意散漫」といった失敗は、従来のOSにおけるメモリ破壊やスラッシングに相当する深刻な問題なのである。この視点は、AIエンジニアの役割を「プロンプトライター」から、AIのランタイム環境を設計する「システムアーキテクト」へと変貌させる。LangGraph 2 のようなフレームワークは、この新しいAIネイティブOSのカーネルやスケジューラとして機能し、次世代AIアプリケーションの基盤を形成していくであろう。

## **第2章：知識のバックボーン \- 検索拡張生成（RAG）エコシステム**

### **2.1. 標準RAGアーキテクチャの原則**

検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation、RAG）は、LLMが持つ根源的な二つの制約、すなわち知識のカットオフ（訓練データが特定の時点までの情報しか含まないこと）とハルシネーション（事実に基づかない情報を生成すること）に対処するための、現在最も主流なアーキテクチャである 8。RAGは、LLMの内部的なパラメトリック知識を、外部の非パラメトリックな知識ソース（ドキュメント、データベースなど）と動的に組み合わせることで、より正確で、最新の、そして検証可能な応答を生成する 8。

RAGのワークフローは、大きく二つのフェーズに分けられる 11。

1. **インデックス作成（オフライン）**: このフェーズは、事前に知識ソースを準備する段階である。  
   * **読み込み (Load)**: Document Loaderを用いて、PDF、ウェブページ、データベースなど様々な形式のデータを読み込む 12。  
   * **分割 (Split)**: 読み込んだドキュメントを、Text Splitterを用いて小さな「チャンク」に分割する。これは、検索精度を高め、LLMのコンテキストウィンドウの制限に対応するために不可欠である 13。  
   * **保存 (Store)**: 分割された各チャンクを、埋め込みモデル（Embedding Model）を用いてベクトル化し、そのベクトル表現をベクターストア（Vector Store）に保存・インデックス化する 12。  
2. **検索と生成（オンライン）**: このフェーズは、ユーザーからのクエリに応じてリアルタイムで実行される。  
   * **検索 (Retrieve)**: ユーザーのクエリも同様にベクトル化し、ベクターストア内で意味的に類似するチャンクを検索する 14。  
   * **生成 (Generate)**: 検索されたチャンクをコンテキストとしてユーザーのクエリと共にプロンプトに組み込み（拡張）、LLMに渡して、そのコンテキストに基づいた（Grounded）応答を生成させる 12。

この基本的なフローをLangChainのようなフレームワークを用いて実装することで、比較的容易にRAGアプリケーションのプロトタイプを構築することができる 12。

### **2.2. 重要な前処理：チャンキング戦略の深掘り**

RAGシステムの成功は、検索の質に大きく依存しており、その検索の質を決定づける最も重要なステップの一つが「チャンキング」である 16。チャンキング戦略の選択は、情報の断片化を防ぎ、意味的な一貫性を保つ上で極めて重要であり、しばしば見過ごされがちだが、システムの性能に直接的な影響を与える。以下に、単純なものから高度なものまで、主要なチャンキング戦略を概説する 11。

* **固定長チャンキング (Fixed-Size Chunking)**: 最も単純なアプローチで、テキストをあらかじめ決められた文字数やトークン数で分割する。文脈の連続性を保つために、チャンク間に重複部分（chunk\_overlap）を設けるのが一般的である。実装は容易だが、文や段落の途中で不自然に分割されるリスクがある 19。  
* **再帰的チャンキング (Recursive Chunking)**: より堅牢な一般的手法。段落（\\n\\n）、文（\\n）、スペース（ ）といった区切り文字のリストを優先度順に適用し、意味的なまとまり（段落、文、単語）を可能な限り維持しようと試みる 19。  
* **コンテンツ認識チャンキング (Content-Aware Chunking)**: ドキュメントの構造自体を利用してチャンクを作成する。Markdownのヘッダー、HTMLタグ、ソースコードの関数やクラス、表の行などを区切りとして利用することで、非常に一貫性のあるチャンクを生成できる。特に、表やコードのような構造化データに対して有効である 19。  
* **セマンティックチャンキング (Semantic Chunking)**: 埋め込みモデル自体を用いてチャンクの境界を決定する高度な手法。文ごとの埋め込みベクトルを計算し、意味的な類似性が途切れる箇所（意味的なシフト）を分割点として特定する。これにより、文脈的に非常に一貫性の高いチャンクが生成され、複雑な技術文書や学術論文に適している 11。  
* **エージェント的チャンキング (Agentic Chunking)**: LLMを「推論エージェント」として活用し、最適なチャンク境界を決定させる実験的な戦略。LLMが文書の内容と構造を分析し、人間が要約やアウトラインを作成するかのように、知的な分割を行う 11。

### **2.3. Advanced RAGへの進化**

単純な「ナイーブRAG」は、検索が不正確であったり、ノイズが多かったりする場合に性能が低下するという限界を持つ 23。この課題を克服するため、RAGパイプラインはより洗練され、自己修正能力や高度な検索戦略を取り入れた「Advanced RAG」へと進化している 24。

* **自己修正とリフレクション（Corrective RAG & Self-RAG）**:  
  * **Corrective RAG (CRAG)**: Google DeepMindによって開発されたこの手法は、検索されたドキュメントの関連性を評価するための軽量な「検索評価器」を導入する 25。評価器はドキュメントを「正しい」「正しくない」「曖昧」のいずれかに分類し、その結果に基づいてアクションをトリガーする。例えば、検索品質が低いと判断された場合、Web検索を実行して情報を補強する。さらに、ドキュメントを「知識ストリップ」と呼ばれる小さな断片に分解し、無関係な部分をフィルタリングすることで、ノイズを低減し知識を精錬する 25。  
  * **Self-RAG**: このアプローチでは、LLM自体をファインチューニングし、「リフレクショントークン」を生成させる 28。この特殊なトークンにより、モデルは(1)そもそも検索が必要か、(2)検索結果は関連性があるか、(3)生成した応答は事実に即しているか、といった自己評価を生成プロセスに組み込むことができる。  
  * これらの自己修正メカニズムは、標準的なRAGと比較して、PopQAやBiographyといったデータセットで精度を大幅に向上させることがベンチマークで示されている 25。  
* **構造化知識検索（GraphRAG）**:  
  * GraphRAGは、知識をエンティティとリレーションシップからなるナレッジグラフとして構造化する 32。これにより、単純な意味的類似性だけでなく、エンティティ間の関係性を辿ることで情報を検索できるようになる。これは、複数の情報を組み合わせる必要がある複雑な「マルチホップ」質問に特に有効である 34。GraphRAGは、インデックス作成フェーズでテキストからグラフを構築し、推論フェーズでそのグラフを探索することで、より深い文脈理解を実現する 34。  
* **クエリと応答の強化（クエリ変換と再ランキング）**:  
  * **クエリ変換 (Query Transformation)**: ユーザーの曖昧なクエリを、より検索に適した形に書き換える技術。例えば、一つのクエリから複数の異なるクエリを生成し（RAG-Fusion 29）、検索範囲を広げることで、キーワードのミスマッチを解消する 35。  
  * **再ランキング (Re-Ranking)**: 検索を2段階で行うアプローチ。まず、高速な検索手法（例：ベクトル検索）で多数の候補チャンクを取得し、次に、より高度で計算コストの高い再ランキングモデルを用いて、それらのチャンクを関連性の高い順に並べ替える。これにより、最終的にLLMに渡すコンテキストの質を最大化する 36。

### **2.4. 100万トークンコンテキスト時代のRAG：その永続的な妥当性の分析**

Gemini 1.5 ProやClaude 3 Opusのようなモデルが100万トークンを超える巨大なコンテキストウィンドウをサポートするようになり、「RAGはもはや不要になるのではないか」という議論が活発化した 39。しかし、この見解はRAGの本質を捉えきれていない。RAGの主要な価値は、単にトークン長の制約を回避することではなく、

**関連性**を確保することにある 39。

巨大なコンテキストウィンドウがRAGを代替できない理由は、以下の通りである。

* **「シグナル対ノイズ」問題**: 利用可能なすべての情報をコンテキストウィンドウに投入するアプローチは、モデルの注意機構を無関係な情報で圧倒し、性能を希釈させる可能性がある 39。例えば、契約書に関する特定の質問に答えるために、契約書全体、関連法規、過去の判例をすべてコンテキストに入れても、モデルはどの部分が重要かを判断する必要があり、これはまさにRAGが解決しようとする課題である。RAGは、このノイズの中からシグナルを抽出する重要なフィルターとして機能する。  
* **コストとレイテンシ**: 数百万トークンをすべてのクエリで処理することは、計算コストと応答時間の両面で非現実的である 39。RAGは、必要な情報のみを選択的に取得することで、はるかに効率的な運用を可能にする。  
* **セキュリティとアクセス制御**: 企業環境では、データへのアクセス権限を厳密に管理する必要がある。RAGは、ユーザーごとに許可されたデータのみを検索・取得するための自然な制御点を提供する。対照的に、「すべてをコンテキストに入れる」アプローチでは、機密情報が不適切にログに記録されたり、モデルの応答を通じて漏洩したりするリスクが高まる 40。  
* **データの鮮度**: RAGは、常に変化する外部データソースにLLMを接地させるための、最も実用的でコスト効率の高い方法であり続ける。モデルを再トレーニングすることなく、リアルタイムの情報を反映させることができる 40。

結論として、巨大なコンテキストウィンドウはLLMの能力を大きく前進させるが、RAGを補完するものであり、代替するものではない。未来のRAGは、単純な検索から、情報を精選し、文脈化し、構造化する、より洗練されたシステムへと進化していくだろう 39。

## **第3章：推論の誘発と構造化**

LLMに単に情報を与えるだけでなく、人間のような思考プロセスを促し、その過程を構造化することで、より複雑で信頼性の高いタスクを解決させることが可能になる。本章では、そのための主要なフレームワークである「思考の連鎖（Chain-of-Thought）」、「思考の木（Tree of Thoughts）」、そして「推論と行動（ReAct）」を詳述し、比較分析する。

### **3.1. 線形推論：思考の連鎖（CoT）とその派生**

思考の連鎖（Chain-of-Thought、CoT）プロンプティングは、LLMに問題解決のプロセスを中間的なステップに分解して「声に出して考えさせる」ことで、その推論能力を飛躍的に向上させる技術である 41。算術、常識、記号推論など、複数のステップを要するタスクで特に効果を発揮する 41。

* **ゼロショットCoT (Zero-Shot CoT)**: 最も単純なCoTの実装であり、プロンプトの末尾に「ステップバイステップで考えましょう（Let's think step by step）」といった魔法の言葉を追加するだけで、モデルが推論過程を明示的に生成するようになる 43。  
* **フューショットCoT (Few-Shot CoT)**: プロンプト内に、質問、段階的な推論過程、そして最終的な答えを含む具体的な例をいくつか提示する。これにより、モデルは期待される思考の形式を学習し、より複雑な問題にも対応できるようになる 43。  
* **高度なCoTの派生形**:  
  * **自己整合性CoT (Self-Consistency CoT)**: 単一の推論経路（貪欲なデコーディング）に頼るのではなく、複数の異なる推論経路をサンプリングし、それらの最終的な答えの中から多数決を取る手法。これにより、単一の経路に誤りがあった場合でも、全体として正しい答えに到達する確率が高まり、堅牢性が向上する 42。  
  * **自動CoT (Auto-CoT)**: フューショットCoTの例を手動で作成する手間を省くため、データセット内の質問をクラスタリングし、各クラスターから代表的な質問を選んで、ゼロショットCoTを用いて自動的に推論チェーンを生成するアプローチ 43。

### **3.2. 意図的な探索：複雑な問題解決のための思考の木（ToT）**

思考の木（Tree of Thoughts、ToT）は、CoTの線形的な推論を一般化し、複数の推論経路を同時に木構造で探索するフレームワークである 44。これにより、モデルは意図的な意思決定、つまり複数の選択肢を比較検討し、先読みや必要に応じたバックトラック（後戻り）を行うことが可能になる 46。

* **動作原理**: ToTのプロセスは、(1)複数の「思考」（次のステップの候補）を生成し、(2)各思考の有望さをヒューリスティックに評価し（多くの場合、LLM自身が評価を行う）、(3)幅優先探索（BFS）や深さ優先探索（DFS）などの探索アルゴリズムを用いて最も有望な枝を探索する、というサイクルで構成される 44。  
* **主なユースケース**: ToTは、初期の選択が後の結果に大きく影響するような、探索が必要な複雑な問題でその真価を発揮する。例えば、「24ゲーム」（4つの数字と四則演算で24を作るパズル）や、創造的な文章作成の計画立案などが挙げられる 46。  
* **実装**: LangGraphのようなフレームワークでは、ToTは状態ベースのアプローチで実装される。具体的には、「エキスパンダー（候補生成）」、「スコアラー（評価）」、「プルーナー（枝刈り）」といったノードをグラフとして定義し、探索プロセスを構築する 48。

### **3.3. 行動指向パラダイム：ReActフレームワーク**

ReAct（Reasoning \+ Acting）は、推論と行動を相乗的に組み合わせるためのフレームワークである。これは、LLMに「思考（Thought）」、「行動（Action）」、「観察（Observation）」を交互に生成させることで実現される 49。

* **相乗効果のループ**:  
  * **行動のための推論 (Reason to Act)**: 「思考」は、モデルが行動計画を立案し、追跡し、更新するのに役立つ。次に行うべき行動とその理由を言語化する。  
  * **推論のための行動 (Act to Reason)**: 「行動」は、検索エンジンの呼び出しやAPIの実行といったツール利用を指す。これにより、外部環境から新たな「観察」が得られ、それが次の「思考」の根拠となり、推論プロセスを現実に接地させる。  
* **主な利点**: ReActは、ツールから得られるリアルタイムの情報に基づいて推論を行うため、ハルシネーションを効果的に抑制する。また、モデルの「思考プロセス」が明示的に出力されるため、解釈可能性が大幅に向上する 50。ALFWorldやWebShopといったインタラクティブな意思決定ベンチマークにおいて、従来の強化学習や模倣学習の手法を大幅に上回る性能を達成している 50。  
* **実装**: LangChainのcreate\_react\_agentのような関数を用いることで、ReActエージェントを比較的容易に実装できる 51。

### **3.4. 推論フレームワークの比較分析**

これらの推論フレームワークは、それぞれ異なる特性とトレードオフを持つ。RAGとこれらの推論フレームワークは排他的な関係ではなく、むしろ共生的な関係にある。高度なRAGは推論を必要とし（例：CRAGはLLMの推論を用いて検索結果を評価する 25）、高度な推論は検索によって拡張される（例：ReActの「行動」ステップはしばしばRAGの呼び出しである 50）。この事実は、「推論拡張検索」あるいは「検索拡張推論」とでも言うべき新たな領域への収束を示唆している。したがって、最も強力なAIシステムは、単一のフレームワークに依存するのではなく、推論エンジンが複雑で多段階の検索・行動シーケンスをオーケストレートするハイブリッドアーキテクチャの上に構築されるだろう。「RAGかReActか」という二者択一ではなく、「ReActエージェントがRAGをツールとしてどのように活用するか」が問われるのである。

また、これらのフレームワークの選択には、「品質のコスト」という重要な観点が伴う。推論の複雑さとリソース消費の間には、直接的かつ定量化可能なトレードオフが存在する。CoTは高速で安価だが 55、ToTは強力な反面、計算コストが非常に高く、CoTの5倍から100倍に達することもある 45。マルチエージェントシステムは、通常のチャット対話の15倍ものトークンを消費する可能性がある 56。これは単なる学術的な詳細ではなく、ビジネスおよびエンジニアリング上の重大な制約である。

したがって、画一的なアプローチは不適切であり、推論フレームワークの選択は、タスクの価値、要求される精度、そして利用可能な予算やレイテンシの許容範囲に基づいて意図的に行われなければならない。以下の比較表は、技術戦略家がこの意思決定を行うための一助となることを目的とする。

| 特徴 | 思考の連鎖 (CoT) | 自己整合性CoT (Self-Consistency CoT) | 思考の木 (ToT) | ReAct (推論+行動) |
| :---- | :---- | :---- | :---- | :---- |
| **コアメカニズム** | 線形的なステップバイステップの推論生成 | 複数の線形推論パスをサンプリングし、多数決で決定 | 複数の推論パスを木構造で並行して探索、評価、枝刈り | 思考、行動、観察を交互に生成し、ツールと対話 |
| **理想的なユースケース** | 算術、常識推論、多段階の論理的タスク 41 | CoTが有効なタスクで、より高い堅牢性が求められる場合 | 複雑な計画、戦略的探索、創造的な問題解決（例：24ゲーム）46 | 外部ツール（検索、API）の使用、インタラクティブなタスク、事実確認 50 |
| **性能・精度** | 良好。ベースラインを大幅に改善 | CoTより堅牢で高精度 42 | 複雑なタスクで卓越した性能。24ゲームでCoTの4%に対し74%の成功率を達成 46 | 接地されたタスクで高精度。ハルシネーションを抑制 50 |
| **計算コスト** | 低い | 中程度（CoTの複数回実行） | 非常に高い（CoTの5～100倍のトークン消費の可能性）46 | 中～高い（ツール呼び出しと複数回のLLM呼び出しに依存） |
| **実装の複雑さ** | 単純なプロンプト変更で可能 | CoTの上にサンプリングと集約ロジックを追加 | 複雑な探索アルゴリズムと評価ヒューリスティックの実装が必要 | ツールとの統合と、思考・行動・観察のループ管理が必要 |
| **主な制約** | 一つの誤りが連鎖的に影響し、脆い 57 | CoTよりも計算コストが高い | 非常に高いコストとレイテンシ 45 | ツールの品質と利用可能性に性能が大きく依存 |

## **第4章：自律システムの構築 \- エージェント化の最前線**

コンテキストエンジニアリングと高度な推論フレームワークを組み合わせることで、AIは受動的な情報生成器から、自律的にタスクを遂行する「エージェント」へと進化する。本章では、これらのエージェントを構築するためのアーキテクチャと、その安全性を確保するための不可欠な制御機構について論じる。

### **4.1. シングルエージェント vs. マルチエージェント：アーキテクチャのトレードオフ分析**

エージェントシステムを設計する際、まず直面するのがシングルエージェントとマルチエージェントのどちらのアーキテクチャを選択するかという問題である。両者には明確なトレードオフが存在する 56。

* **シングルエージェントシステム**:  
  * **特徴**: 一つのエージェントがタスクを逐次的に実行する。コンテキストは単一で連続しており、すべてのステップが過去の全履歴にアクセスできる 56。  
  * **長所 (Pros)**:  
    * **コンテキストの連続性**: ステップ間で情報が失われることがない。  
    * **単純さ**: デバッグ、テスト、保守が比較的容易である。  
    * **高い信頼性**: 実行パスが明確で予測可能 56。  
  * **短所 (Cons)**:  
    * **逐次実行のボトルネック**: 並列化可能なタスクでも一つずつ処理するため遅い。  
    * **コンテキストウィンドウの限界**: 長いタスクではコンテキストウィンドウを超え、情報が失われるリスクがある。  
    * **非効率性**: 繰り返し同じコンテキストを送信するため、トークンを浪費する可能性がある 56。  
  * **最適なタスク**: コードのリファクタリングや詳細なドキュメント作成など、状態依存性が高く、逐次的な処理が求められる「書き込み（Write）」中心のタスク 56。  
* **マルチエージェントシステム**:  
  * **特徴**: 複数の専門エージェントが並行してタスクを処理する。各エージェントは、全体の情報のサブセットである独自のコンテキストを持つ 56。  
  * **長所 (Pros)**:  
    * **並列化**: 複数のパスを同時に探索できるため、レイテンシを削減できる。  
    * **専門化**: 各エージェントを特定のタスクに最適化し、専用の指示やツールを与えることができる。  
    * **広範性**: 複雑で多面的な問題を解決する能力が高い 56。  
  * **短所 (Cons)**:  
    * **コンテキスト共有の難しさ**: エージェント間で適切なコンテキストを共有することが非常に難しい。  
    * **協調の複雑さ**: エージェントが作業を重複させたり、矛盾した決定を下したりするリスクがある。  
    * **高コスト**: Anthropicの報告によれば、通常のチャット対話の15倍のトークンを消費するなど、コストが非常に高くなる可能性がある 56。  
  * **最適なタスク**: 市場トレンドの広範なリサーチや情報収集など、並列化が容易な「読み取り（Read）」中心のタスク 56。

### **4.2. オーケストレーションと協調：スーパーバイザーパターン**

マルチエージェントシステムの協調の複雑さを管理するために、「スーパーバイザー（監督者）」パターンが有効な解決策として登場している。このアーキテクチャでは、中央の調整役であるスーパーバイザーエージェントが、タスクを分析し、それを適切な専門サブエージェントに委任する 58。

langgraph-supervisorのようなライブラリは、このパターンの実装を容易にする 58。例えば、ユーザーからの入力が「履歴書の解析」を含んでいれば「履歴書解析エージェント」に、「Web検索」を要求していれば「Google検索エージェント」にタスクを振り分ける、といったインテリジェントなルーティングが可能になる。この階層的な構造は、シームレスなタスク委任と効率的な協調を実現し、複雑なワークフローを管理するための強力な基盤を提供する 58。

### **4.3. 究極のフェイルセーフ：ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）ワークフローの実装**

エージェントがメール送信、コード実行、商品購入など、現実世界に影響を与える強力なツールへのアクセス権を持つようになると、監視されていない自律的な行動が引き起こすリスクは許容できないレベルに達する。ここで、ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-Loop、HITL）が、単なるニッチな機能ではなく、安全で信頼性の高いエージェントを構築するための核となる設計原則として浮上する 7。HITLは、究極の制御レイヤーとして機能し、AIの自律性と人間の監督との間の重要なバランスを取る。

LangGraphのようなフレームワークは、interrupt（中断）関数を提供し、ワークフローを特定の時点で一時停止させ、人間の入力を待つことを可能にする 59。これにより、実践的で展開可能なAIエージェントの未来が、完全な自律性ではなく、人間とエージェントの協調作業にあることが示唆される。高リスクなアクションを実行するエージェントシステムにおいて、HITLは責任あるAIをアーキテクチャレベルで具現化する必須コンポーネントと見なすべきである。

主要なHITLのパターンは以下の通りである 59。

* **承認または拒否 (Approve or Reject)**: API呼び出しのような重大なアクションの前にワークフローを一時停止し、人間にその実行を承認または拒否させる。拒否された場合、エージェントは代替アクションを取ることができる。  
* **グラフ状態のレビューと編集 (Edit Graph State)**: エージェントの内部状態や計画を人間がレビューし、誤りを修正したり、追加情報を提供したりすることを可能にする。  
* **ツール呼び出しのレビュー (Review Tool Calls)**: LLMが要求したツール呼び出しを、そのパラメータも含めて人間が実行前に検証し、編集することを許可する。  
* **入力の取得 (Get Input)**: エージェントの意思決定に必要な追加情報や文脈を、対話形式で人間から明示的に収集する。

これらのHITLメカニズムを組み込むことで、エージェントはより強力な能力を持ちながらも、安全で制御可能な範囲内で動作することが保証される。

## **第5章：セキュリティと堅牢性 \- メンター機能の防御**

AIの振る舞いを制御・拡張する「メンター機能」は、AIに前例のない能力を与える一方で、新たな攻撃対象領域（アタックサーフェス）を生み出す。動的なコンテキスト、外部データへのアクセス（RAG）、ツールの使用（エージェント）といった強力な機能は、OWASPが警告するLLM特有の脆弱性の主要な発生源となる 61。これは「コンテキストのセキュリティパラドックス」とも呼べる状況であり、強力なエージェントを構築することは、本質的に脆弱なエージェントを構築することと同義になりかねない。したがって、セキュリティは後付けの機能ではなく、コンテキストエンジニアリングとエージェント設計の根幹をなす、不可欠な要素として扱われなければならない。

### **5.1. 脅威のランドスケープ：OWASP LLM Top 10**

OWASP Foundationが発表した「LLMアプリケーションのためのトップ10（2025年版）」は、LLMシステムが直面する主要なセキュリティリスクを体系的に整理したものであり、メンター機能を防御する上での重要な指針となる 61。特に以下の脅威は、本レポートで論じてきた技術と密接に関連している。

* LLM01: プロンプトインジェクション (Prompt Injection):  
  これはLLMに対する最も深刻な脅威とされている 62。攻撃者が悪意のある入力を注入することで、LLMの本来の指示を上書きし、意図しない振る舞いを引き起こさせる。  
  * **直接プロンプトインジェクション (Direct Prompt Injection)**: ユーザーが直接入力するプロンプトによって、モデルの振る舞いを乗っ取る 61。  
  * **間接プロンプトインジェクション (Indirect Prompt Injection)**: RAGシステムがWebサイトやファイルなどの外部ソースから取得したデータに悪意のある指示が埋め込まれており、それを処理したLLMが乗っ取られる。信頼できると見なされがちな内部ナレッジベースが攻撃ベクトルとなりうるため、特に危険である 61。  
* LLM04: データおよびモデルの汚染 (Data and Model Poisoning):  
  RAGシステムのナレッジベースや、モデルのファインチューニング用データを標的とする攻撃。攻撃者は、検索データや訓練データに意図的にバイアス、バックドア、脆弱性を注入する 62。例えば、GraphRAGに対する  
  GragPoison攻撃は、ナレッジグラフ内の関係性を悪用して、複数のクエリを同時に汚染する高度な手法である 34。  
* LLM02: 機密情報の漏洩 (Sensitive Information Disclosure):  
  プロンプトインジェクションなどにより、エージェントがコンテキスト内の機密情報（システムプロンプト、APIキー、検索された文書の内容など）を漏洩させられるリスク 61。  
* LLM06: 過剰なエージェンシー (Excessive Agency):  
  エージェントに与えられた権限が過大である場合に発生するリスク。プロンプトインジェクションによって悪用されると、エージェントが意図しない、あるいは破壊的なアクション（例：データの削除、不正なメール送信）を実行する可能性がある 61。

### **5.2. 防御設計フレームワーク：緩和戦略**

これらの脅威に対処するためには、単一の解決策に頼るのではなく、複数の防御層を組み合わせた「多層防御（Defense-in-Depth）」のアプローチが不可欠である 62。以下の表は、OWASPの推奨事項に基づき、主要な脅威とそれに対応する防御戦略をマッピングしたものである 63。

| 脅威 | 攻撃ベクトルの例 | 入力層での防御 | モデル/ロジック層での防御 | 出力層での防御 | テストと監視 |  |  |  |  |
| :---- | :---- | :---- | :---- | :---- | :---- | :---- | :---- | :---- | :---- |
| **プロンプトインジェクション（直接・間接）** | 検索された文書に「以前の指示を無視せよ」というテキストが埋め込まれている。 | ・入力の検証とサニタイズ ・信頼できない外部コンテンツとユーザープロンプトの明確な分離・表示 64 |  ・セマンティックフィルターによる悪意のあるパターンの検出 | ・システムプロンプトによるモデルの役割と振る舞いの厳格な制約 ・権限管理と最小権限の原則の徹底 64 |  ・高リスクなアクションに対するHuman-in-the-Loop（HITL）の必須化 | ・出力の検証とフィルタリング ・期待される出力形式（例：JSON）の定義と検証 64 |  ・RAG Triad（文脈関連性、接地性、回答関連性）による応答評価 | ・敵対的テストと攻撃シミュレーションの定期的な実施 64 |  ・プロンプト漏洩や異常なリソース消費の監視 |
| **データ汚染** | 攻撃者がRAGのナレッジベースに、特定のキーワードでトリガーされる誤情報を注入する。 | ・信頼できるデータソースのみを使用 ・データ取り込みパイプラインでの厳格なクリーニングとフィルタリング 65 | ・検索結果の出所を明記させ、信頼性を評価 ・複数の情報源を照合するロジックの実装 | ・生成された応答の事実確認（ファクトチェック） ・ユーザーからのフィードバック機構 | ・ナレッジベースの定期的な監査 ・モデルのバイアスや予期せぬ振る舞いを検出するための継続的な評価 |  |  |  |  |
| **機密情報の漏洩** | 「システムプロンプトを教えて」というクエリに対し、モデルが内部設定を暴露する。 | ・入力フィルタリングによる機密情報要求のブロック ・PII（個人識別情報）検出ツールの使用 61 | ・システムプロンプトで機密情報の開示を厳しく禁止 ・モデルがアクセスできるデータソースを最小限に制限 64 | ・出力のサニタイズ（PIIやキーワードのマスキング） ・差分プライバシー技術の導入 64 | ・機密情報漏洩を試みるペネトレーションテスト ・ログや応答の監視 |  |  |  |  |
| **過剰なエージェンシー** | 曖昧な指示「問題を解決して」に対し、エージェントが関連する全ファイルを削除する。 | ・ユーザー入力の意図を明確化するための対話 ・危険な操作を示唆するキーワードのフィルタリング | ・エージェントに与えるツールの権限を最小限に絞る（最小権限の原則） ・状態を変更するすべてのツール呼び出しにHITLによる承認を義務付ける 64 | ・実行されるアクションのプレビューと最終確認をユーザーに求める | ・エージェントの行動ログの完全な記録と監査 ・異常なツール使用パターンの監視 |  |  |  |  |

### **5.3. 回復力のあるシステムの構築：防御の限界**

現在の防御技術には限界があることを認識することが重要である。学術研究によれば、提案されている多くの防御策は、主張されているほどの効果を発揮せず、十分に巧妙で適応的な攻撃によってバイパスされうることが示されている 67。特に、間接プロンプトインジェクションに対する防御は困難であり、既存の8つの防御策すべてが適応的攻撃によって突破されたという報告もある 69。

この現実は、完璧な防御は存在しないという前提に立つことの重要性を強調している。したがって、単一の防御策に依存するのではなく、入力、ロジック、出力の各段階で複数の防御メカニズムを組み合わせ、さらに継続的な監視と人間による監督（HITL）を組み込んだ多層防御戦略こそが、現実的かつ唯一の有効なアプローチである 62。

## **第6章：統合と将来展望**

本レポートでは、AIの振る舞いを制御し拡張するための多様な「メンター機能」を詳述してきた。本章では、これらの技術を統合的に捉え、その重要性を比較し、将来の展望と実践的な導入指針を示す。

### **6.1. 重要性の階層：メンター技術の比較分析**

これまで論じてきた技術は、すべてが等しく重要というわけではない。AIアプリケーションの構築において、その基盤となる技術から応用的な技術へと、明確な階層が存在する。技術戦略家は、この階層を理解し、リソースを適切に配分する必要がある。

1. **レベル1（必須基盤）：コンテキストエンジニアリングとRAG**  
   * **重要性**: 最も重要かつ普遍的な基盤。信頼性が高く、関連性があり、安全なコンテキストがなければ、いかなる高度な推論やエージェント機能も成り立たない。これは、すべての本番AIアプリケーションにとって不可欠な要素である。AIの「OS」として機能し、その後のすべてのプロセスの土台を築く。  
2. **レベル2（価値創出の中核）：ReActとエージェントフレームワーク**  
   * **重要性**: AIを受動的な生成から能動的な問題解決へと引き上げる次なる重要なレイヤー。ツールを使用して外部世界と対話し、タスクを実行する能力は、ビジネス価値を創出する上で中核となる。ほとんどの実用的なエージェントは、このReActパラダイムに基づいている。  
3. **レベル3（高度な専門タスク）：高度な推論（ToTなど）**  
   * **重要性**: 高価値だがニッチな、複雑な問題解決に特化した技術。その高い計算コストのため、ReActやRAGほど普遍的に適用されるものではない 45。しかし、モデルの運用コストが低下するにつれて、その重要性は増していくだろう。戦略的計画や探索的分析など、CoTやReActでは解けない問題領域で力を発揮する。  
4. **レベル4（横断的必須要件）：セキュリティとHITL**  
   * **重要性**: これは特定の技術レイヤーではなく、システム全体にまたがる横断的な要件である。その重要性は、エージェントが持つ能力と、実行するタスクのリスクに正比例して増大する。現実世界に影響を与えるアクションを実行できるエージェントにとっては、レベル1の基盤そのものと同じくらい重要になる。

### **6.2. 新たなフロンティア：次世代のメンター機能**

AIメンター機能の研究開発は急速に進んでおり、次世代の技術がすでに姿を現し始めている。

* **マルチモーダルRAG**: RAGの対象をテキストだけでなく、画像、表、音声、動画へと拡張する動き。CLIPのようなモデルでマルチモーダルな埋め込みを生成し、LVLM（大規模視覚言語モデル）がそれらを統合して応答を生成する 71。これにより、よりリッチな情報源を活用したAIが実現する。  
* **エージェント的検索 (Agentic Search)**: これは「RAG 2.0」とも呼ばれる進化形であり、静的な「検索してから生成する」パイプラインから脱却する 75。エージェントが推論と検索のステップを動的に、そして反復的に織り交ぜながら、より複雑な情報要求に応えていく。  
* **連合学習およびプライバシー保護RAG (Federated and Privacy-Preserving RAG)**: ユーザーのプライバシーを侵害することなく、分散したデータソース上でRAGシステムを構築する技術。差分プライバシーや連合学習といった手法が応用され、機密データを扱う領域でのAI活用を可能にする 64。

### **6.3. 実践者のための行動指針**

本レポートの分析を踏まえ、技術戦略家が自身のプロジェクトに最適な制御フレームワークを選択するための実践的な指針を以下に示す。この指針は、「タスクの複雑性」と「運用のリスク」という二つの軸で構成される。

* **低複雑性／低リスク（例：単純なFAQチャットボット）**  
  * **推奨アーキテクチャ**: 標準的なRAG \+ CoTプロンプティング。  
  * **理由**: コスト効率が高く、実装が比較的容易。基本的な質疑応答にはこれで十分な性能を発揮する。  
* **高複雑性／低リスク（例：複雑な市場調査レポートの分析・生成）**  
  * **推奨アーキテクチャ**: Advanced RAG（特にGraphRAG） \+ Tree of Thoughts (ToT)。  
  * **理由**: 複数の情報源を横断的に分析し、深い洞察を得る必要がある。ToTの探索的能力とGraphRAGの構造化知識検索が有効。リスクが低いため、高コストな推論を許容できる。  
* **低複雑性／高リスク（例：顧客対応メールの自動送信）**  
  * **推奨アーキテクチャ**: ReAct \+ 強力なセキュリティフィルター \+ 特定アクションに対するHITL。  
  * **理由**: タスク自体は単純だが、誤ったメール送信などのアクションはビジネスリスクが高い。ReActでツール利用を可能にしつつ、プロンプトインジェクション対策を徹底し、最終的な送信アクションには人間の承認を必須とする。  
* **高複雑性／高リスク（例：自律的なコーディング・デプロイエージェント）**  
  * **推奨アーキテクチャ**: マルチエージェント（スーパーバイザー）アーキテクチャ \+ Advanced RAG \+ ReAct \+ 状態を変更するすべてのアクションに対する必須のHITL。  
  * **理由**: 最も要求の厳しいシナリオ。専門エージェントによるタスク分割、高度な情報検索、そして厳格な人間による監督が不可欠。すべての防御層を組み合わせた、最も堅牢なアーキテクチャが求められる。

## **結論：設計された知性 \- 制御可能なAIの未来**

本レポートを通じて明らかになったことは、AIの未来が単一の全知全能なモデルを創造することにあるのではなく、強力だが専門化されたLLMを効果的に指導し、導き、制御するための洗練されたシステムを「設計」することにある、という事実である。

「プロンプトエンジニアリング」という言葉が示唆するような、単なる対話の工夫から、「コンテキストエンジニアリング」という、AIの思考環境そのものを構築するシステム設計へと、我々の焦点は移行しなければならない。信頼性が高く、関連性があり、安全なコンテキストを提供する能力が、あらゆるAIシステムの性能の基盤となる。

その上で、RAGによって外部の知識と接地し、CoT、ToT、ReActといったフレームワークによって人間のような推論能力を引き出し、エージェントアーキテクチャによって自律的なタスク遂行を可能にする。そして、そのすべてのプロセスを、セキュリティと人間による監督という堅牢なガードレールで囲む。

これこそが、本レポートが提示する「AIメンター機能」の全体像である。それは、AIを単なるツールから、信頼できる協力者へと昇華させるための、体系的な工学である。最終的に、「魔法のような」AIエージェントの実現は、モデルの規模や賢さだけでなく、我々がいかにしてその知性を巧みに設計し、導くかにかかっているのである 1。

#### **Works cited**

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53. Mastering ReAct Prompting: A Crucial Step in LangChain Implementation — A Guided Example for Agents \- GoPenAI, accessed July 10, 2025, [https://blog.gopenai.com/mastering-react-prompting-a-crucial-step-in-langchain-implementation-a-guided-example-for-agents-efdf1b756105](https://blog.gopenai.com/mastering-react-prompting-a-crucial-step-in-langchain-implementation-a-guided-example-for-agents-efdf1b756105)  
54. Using LangChain ReAct Agents to Answer Complex Questions \- Airbyte, accessed July 10, 2025, [https://airbyte.com/data-engineering-resources/using-langchain-react-agents](https://airbyte.com/data-engineering-resources/using-langchain-react-agents)  
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56. Single vs Multi-Agent System? \- Philschmid, accessed July 10, 2025, [https://www.philschmid.de/single-vs-multi-agents](https://www.philschmid.de/single-vs-multi-agents)  
57. Tree of Thoughts: An Improvement of Chain of Thoughts (Paper Review) | by gArtist, accessed July 10, 2025, [https://betterprogramming.pub/tree-of-thoughts-an-improvement-of-chain-of-thoughts-paper-review-7c52171602bd](https://betterprogramming.pub/tree-of-thoughts-an-improvement-of-chain-of-thoughts-paper-review-7c52171602bd)  
58. Building Multi-Agent Systems with LangGraph-Supervisor \- DEV Community, accessed July 10, 2025, [https://dev.to/sreeni5018/building-multi-agent-systems-with-langgraph-supervisor-138i](https://dev.to/sreeni5018/building-multi-agent-systems-with-langgraph-supervisor-138i)  
59. Human-in-the-loop, accessed July 10, 2025, [https://langchain-ai.github.io/langgraphjs/concepts/human\_in\_the\_loop/](https://langchain-ai.github.io/langgraphjs/concepts/human_in_the_loop/)  
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61. OWASP LLM Top 10 \- Promptfoo, accessed July 10, 2025, [https://www.promptfoo.dev/docs/red-team/owasp-llm-top-10/](https://www.promptfoo.dev/docs/red-team/owasp-llm-top-10/)  
62. OWASP Top 10 for LLM Security \- by Madhura Jayashanka \- Medium, accessed July 10, 2025, [https://medium.com/@madhurajayashanka/owasp-top-10-for-llm-security-2144e6a9d0db](https://medium.com/@madhurajayashanka/owasp-top-10-for-llm-security-2144e6a9d0db)  
63. OWASP Top 10 LLM, Updated 2025: Examples & Mitigation Strategies \- Oligo Security, accessed July 10, 2025, [https://www.oligo.security/academy/owasp-top-10-llm-updated-2025-examples-and-mitigation-strategies](https://www.oligo.security/academy/owasp-top-10-llm-updated-2025-examples-and-mitigation-strategies)  
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65. Multi-Faceted Studies on Data Poisoning can Advance LLM Development \- arXiv, accessed July 10, 2025, [https://arxiv.org/html/2502.14182v1](https://arxiv.org/html/2502.14182v1)  
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68. Formalizing and Benchmarking Prompt Injection Attacks and Defenses \- arXiv, accessed July 10, 2025, [https://arxiv.org/html/2310.12815v4](https://arxiv.org/html/2310.12815v4)  
69. \[2503.00061\] Adaptive Attacks Break Defenses Against Indirect Prompt Injection Attacks on LLM Agents \- arXiv, accessed July 10, 2025, [https://arxiv.org/abs/2503.00061](https://arxiv.org/abs/2503.00061)  
70. Formalizing and Benchmarking Prompt Injection Attacks and Defenses \- USENIX, accessed July 10, 2025, [https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity24/presentation/liu-yupei](https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity24/presentation/liu-yupei)  
71. Implementing Multi-Modal RAG Systems \- MachineLearningMastery.com, accessed July 10, 2025, [https://machinelearningmastery.com/implementing-multi-modal-rag-systems/](https://machinelearningmastery.com/implementing-multi-modal-rag-systems/)  
72. Build a Multimodal RAG Powered Assistant in 30 Minutes\! (Part 1\) | by Aiden Koh | Medium, accessed July 10, 2025, [https://medium.com/@aidenkoh/build-a-multimodal-rag-powered-assistant-in-30-minutes-part-1-7ab98545ae22](https://medium.com/@aidenkoh/build-a-multimodal-rag-powered-assistant-in-30-minutes-part-1-7ab98545ae22)  
73. artefactory/rag-multimodal-demo \- GitHub, accessed July 10, 2025, [https://github.com/artefactory/rag-multimodal-demo](https://github.com/artefactory/rag-multimodal-demo)  
74. To-Data-Beyond/Multimodal-RAG \- GitHub, accessed July 10, 2025, [https://github.com/To-Data-Beyond/Multimodal-RAG](https://github.com/To-Data-Beyond/Multimodal-RAG)  
75. Demystifying and Enhancing the Efficiency of Large Language Model Based Search Agents \- arXiv, accessed July 10, 2025, [https://arxiv.org/pdf/2505.12065](https://arxiv.org/pdf/2505.12065)  
76. \[2506.00054\] Retrieval-Augmented Generation: A Comprehensive Survey of Architectures, Enhancements, and Robustness Frontiers \- arXiv, accessed July 10, 2025, [https://arxiv.org/abs/2506.00054](https://arxiv.org/abs/2506.00054)  
77. Sumit (@reachsumit.com) \- Bluesky, accessed July 10, 2025, [https://bsky.app/profile/reachsumit.com](https://bsky.app/profile/reachsumit.com)