まあ､ 少し寂しいというのが正直なところだ｡
これは終わりの始まりの始まりである｡
一緒に過ごす最後の時間の始まりだ｡
決勝だ｡
フィナーレの終わり｡
8週間の航海の締めくくり｡
LLMの初歩からマスターまで｡
そして､ 願わくばそれにふさわしい結末であってほしい｡
しかし､ その興奮の一端を私と分かち合ってくれたこと､ このプロジェクトを楽しんでくれたこと､
そして最終段階への準備が整ったことを願う｡
だから､ 今できることは､ 僕には到底無理なことなんだ｡
それを3つの弾丸に絞ることの不当さ｡
だから今､ このページの大半を占めている｡
そして今日､ 私たちに待ち受けているのは､ 山の頂上に到達し､ AIとエンジニアリングとLLMエンジニアリングの習得を完了させることであることは明らかです｡
私たちに欠けているピースは､ 私たちのAgentic AIソリューションを見ると､ これらの異なるピースをそれぞれカバーしています｡
私たちには記憶がある｡
一度しか走らないのであれば､ メモリーを持つ意味はあまりない｡
そう､ 私たちはこれらすべてを統合し､ 実行可能なプロセスにする必要がある｡
インターネット上で注目するに値するようなお得な情報が出てきたら､ 随時プッシュ通知する｡
それで､ もう1回､ 私たちが作成したエージェントのワークフローを紹介します｡
そしてもちろん､ モーダルを呼び出すスペシャリスト・プライスや､ クロマ・ルックアップを使用するフロンティア・プロセッサーなど､
価格を構築したときには､ 1回のセッションですべてを赤で構築した｡
そして､ それらの加重平均を取るアンサンブルを構築した｡
そして､ それをスキャナーやメッセージング､ プランニングと一緒に組み立てて､ すべてを一緒にしたんだ｡
そして前回は､ エージェントフレームワークと派手に呼ばれるものを使ったが､ すべてを接着するためのPythonスクリプトに過ぎなかった｡
もちろん､ エージェント・フレームワークは､ さまざまな既製フレームワークを通じて入手することができる｡
でも､ 彼らがやっていることのほとんどは､ 単純なPythonを使って僕たち自身がやったことと同じなんだ｡
分かった｡
というわけで､ 残るは最後にもう一度JupyterLabに戻って､ 私の古い友人であるGradioと遊び始めることだ｡
ああ､ すぐに行くよ｡