OpenAI が次の展開を発表する瞬間に、ぜひお立ち会いください。DevDay は、数々の発表を盛り込んだ基調講演で幕を開けます。AI で実現できることの新たな可能性をご紹介します。

エージェントが小規模なオープンソースチームの共同開発をどのように支えるかをご紹介します。クラウドセッションとコンピューター操作のライブデモを交えながら、プロジェクト間でコンテキストを共有し、コントリビューターと協力するワークフローを探ります。

CLI、アプリ、ウェブでの Codex の新機能をご紹介します。個々のタスクを任せる段階から、問題の解決や目標の達成を丸ごと Codex に任せる段階へ。その移行方法をライブデモでご覧いただきます。

午前 2 時に起きた障害への対応を、最初の Slack メッセージから修正のレビュー完了までたどります。継続的に稼働するパーソナルエージェントの調査やチームへの状況共有に、音声、Appshots、プラグイン、会議メモがどう役立つかをご紹介します。

OpenAI の各チームが ChatGPT を活用して、リリースの管理、競合調査、専門知識のツール化を進める様子をご紹介します。ご自身の業務に生かせる実践的なアイデアをお持ち帰りください。

Stack Overflow の小規模なチームが Codex を活用して Stack Overflow for Agents を開発し、Stack Internal を刷新した事例をご紹介します。研究開発を加速し、新製品を市場に送り出すためのヒントをお持ち帰りください。

Higgsfield のエージェントがモデルを選び、自ら計算リソースを確保する仕組みを探ります。専用 GPU とホスト型モデルの使い分け、予測可能なスループットの実現方法、そしてこのアプローチがうまくいかないケースを学びます。

品質を維持しながら AI のコストを削減します。完了したタスクごとのコストの測定、モデルと推論にかける労力の選択、プロンプトキャッシュ、プログラムによるツール呼び出し、Batch API の活用方法を学びます。

Qodo が OpenAI を活用し、AI で生成されたコードをレビューする仕組みをご紹介します。コーディングエージェントの前提や出力に異を唱える対抗的なレビューエージェントを探り、モデルが確信を持っていても人間の判断が必要となるケースを学びます。