■ 概要 ドキュメントのレイアウト・図形を保持する「ビジュアルネイティブ」なAIエージェントエンジン。複雑な自動化ワークフローを Python で制御可能。 ■ 特徴・用途 - **従来型RAGの限界を突破**: テキスト抽出ベースではなく画像情報を保持するため、テーブル・図形・フォーマット情報が必要なドキュメント処理（PDFから複雑なフォームへの記入、図表の抽出など）に強み。 - **エージェント型ワークフロー**: マルチステップの複雑な自動化を Python で完全制御でき、条件分岐・ループ・外部API連携などが柔軟に可能。 - **デプロイ障壁の低下**: Jina-Embeddings-v4 API 統合により、ローカル GPU 不要で利用可能。スケーラビリティと初期導入コストの改善。 ■ 結論 ドキュメント・フォーム処理を伴う実務自動化（企業事務作業、規制報告、複雑な情報抽出）では有望だが、精度検証とエージェント暴走への監視設計が実装の鍵。