本日、AMD Developer Hackathon（2026年5月4日）が開始されました。
ゼロから何かを構築するのではなく、エージェントシステムに対する構造化アプローチの制御されたストレステストとして、このハッカソンに取り組んでいます。
URL: https://lablab.ai/ai-hackathons/amd-developer
なぜこれが重要なのか
ハッカソンは往々にして混沌としています。
ほとんどのチームは：
- ゼロからスタートし
- 過剰に作り込み
- 安定したシステムにたどり着くことができません
私たちはその逆を行います：
構造化アプローチを導入 → 適応 → 測定 → 反復（イテレーション）
目標は単に「何かクールなものを作る」ことではありません。
以下の項目を検証することです：
- 未知の制約にどれだけ速く適応できるか
- 複数のエージェントをどれだけ効率的に調整できるか
- プレッシャーの下でどれだけ迅速に稼働するシステムに到達できるか
私たちの焦点：実行するシステム（単に応答するだけでなく）
私たちはTrack 1: AI Agents & Agentic Workflowsに参加していますが、目標は単なる「エージェントのデモ」ではありません。
私たちが注力しているのは：
- タスクを調整し実行するエージェント
- 状態、意思決定、サイドエフェクトを伴うリアルフロー
- 単なるプロンプトチェーン（prompt chaining）を超えたシステム
アーキテクチャの方向性
1. 構造化されたマルチエージェント調整
- 明確な役割分担
- 共有されたコンテキスト
- 制御された実行フロー
不必要な複雑さは排除し、すべてが迅速にその正当性を証明できなければなりません。
2. ハイブリッド実行（ローカル + クラウド）
- Electron → 制御されたローカル実行
- AMD Developer Cloud (ROCm) → 高性能計算
目標：
ローカルでの制御と、スケーラブルな処理を組み合わせる
3. 完璧さよりも反復
定義 → 実装 → 接続 → テスト → 繰り返し
反復の速度は、初期の正確性よりも重要です。
何を学びたいか
これが真の目的です：
- このアプローチがどこで破綻するか
- どこで速度が低下するか
- どこでレバレッジ（効果）を生むか
もしうまくいけば： → 今後の強力な基盤となります
もし失敗すれば： → 実装だけでなく、アプローチそのものを洗練させます
ハッカソン終了後に、何がうまくいき、何がうまくいかなかったか、そして次に何を変えるかを含めた結果を共有します。
👉 パート2（ディープダイブ）：WIP — 近日公開