この記事では、Function Call機能を利用してGPTプラグインを構築する方法について説明します。Function Callの原理とコード実装を含め、GPTの機能を拡張し、プラグインのような機能を実現する方法を解説します。
GPTのインターネット接続プラグインの例を通して、Function Callのコード実装手順と流れを詳しく説明します。AIプログラミングに興味のある読者にとって、内容が充実しており、理解しやすい記事となっています。

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OpenAIとCerebrasが共同開発したGPT-5.3-Codex-Sparkは、リアルタイムプログラミング向けに最適化されたAIモデルです。Cerebrasのウエハースケールエンジンを活用し、1000トークン/秒以上の超高速推論を実現。コード生成と思考の同期による即時フィードバックで、AIプログラミングの「待機不安」を解消します。....
Googleはオープンソース拡張機能「Conductor」を発表。AIプログラミングにおける「コンテキスト消失」問題を解決し、コード生成を構造化ワークフローに変換。持続的コンテキストと体系的手法により、AIの開発提案の一貫性を向上させ、プログラミング効率を高めます。....
月の暗面が最高性能のプログラミングモデル「Kimi K2.5」をリリースしました。このモデルはKimi Codeプラットフォームに接続されています。視覚理解、複雑なコードロジックおよびAgent集団能力において突破的進展を遂げており、開発者により正確なAIプログラミング体験を提供します。公式側は同時に限定的な特典と料金調整を実施し、この技術的進歩を祝います。
AnthropicのClaude Codeは高コストと制限で不満が高まる中、Blockが公開した無料のオープンソースAIコーディングアシスタント「Goose」が人気を集めている。コードの作成、デバッグ、デプロイを自律的に行える機能が開発者に支持されている。....
2025年、AIプログラミング分野は爆発的成長を遂げ、コード補完からマルチエージェント協調システムへ進化。AIは複雑なタスクを独立処理できる「知的パートナー」となった。スタンフォード大学の報告によると、AIのソフトウェア工学ベンチマークSWE-benchでのスコアは1年で67.3ポイント上昇し71.7%に達し、AIプログラミング能力の大きな進展を示している。....