今回のカンファレンスを通じて得られるものが多かったです。Qwen3.7-Maxの発表よりも、むしろエージェントのメモリとオーケストレーションを扱うセッションが良かったです。最近、会社でエージェントを組み込む際にコンテキスト管理のせいで頭を抱えていたのですが、「あぁ、こうやって解決するのか」と思える部分がいくつかあり、途中で止めながら見ました。 トラックがモデル/インフラ/アプリ側に分かれているので、関心のあるものだけ選んで見ても大丈夫です。私はインフラフォーラムを中心に見て回りました。 質の高い内容を無料で見ることができて、感謝の気持ちでいっぱいです。

新しいインサイトを得ることができました。ありがとうございます。

見ながらAI学習者として誇りが湧き上がる講義でした。

普段、ChatGPT、Claude、Cursorを活用してサービスを開発していましたが、今回の講義を通じてQwenモデルとAlibaba Cloudが目指すAI Agentエコシステムを理解することができました。 特に、単にモデルの性能を紹介するレベルにとどまらず、AI Agentが実際のサービスでどのような構造で動作するのか、推論コスト（Inference Cost）、インフラ構成、セキュリティ、MCPといった最新のAI開発環境まで網羅されており、非常に役立ちました。 最も印象深かった点は、「優れたAIサービスを作ることは、一つの優れたモデルを使うことではなく、モデル・インフラ・運用を共に設計することである」という視点でした。最近、GPTやClaude中心にのみ考えていた視野を広げることができ、オープンソースモデルであるQwenの競争力も再認識しました。 特にAI AgentサービスとRAGプロジェクトを運営する立場として、実務的なインサイトを多く得ることができました。 無料のカンファレンス講義であるにもかかわらず、最新のAIトレンドと産業の方向性を一度に理解することができ、開発者だけでなく、AIサービスを企画している方やスタートアップを準備している方にもおすすめしたい講義です。これからもこのような質の高いカンファレンス講義が継続的に公開されることを期待しています。