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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 61 件
Durable Execution エンジン 2026 — Temporal・Restate・Inngest・Trigger.dev・DBOS 深掘り比較:cron とリトライ地獄から抜け出す道
長時間実行される workflow をもう cron と queue と if-else で書くな。2026 年の答えは Durable Execution である。Temporal・Restate・Inngest・Trigger.dev・DBOS、加えて AWS Step Functions・Cadence・Azure Durable Functions まで — deterministic replay・checkpointing・
2026-05-14 · 33 分で読めます #durable-execution#temporal#restate#inngest#trigger-devAI harness 解剖 — モデルを agent に変える scaffolding（loop・tool・context、そして自作する）
モデルは engine で、harness は車だ。同じ engine に違う車を載せれば、走行体験はまったく変わる。2026 年の AI engineering の本当の重心はモデルではなく、そのモデルを取り囲む scaffolding — harness — にある。agent loop の解剖、tool execution 層、context 管理と context rot、System Prompt の役割、制御フロー（sub-
2026-05-14 · 22 分で読めます #ai-harness#ai-agent#llm#agent-loop#tool-executionAI開発自動化 完全ガイド — GitHub連携、ticketベースのagentワークフロー、Copilot・Claude Code・Devin・Jules (2025)
2025年はAIが「コードを提案する」時代から「AIがticketを引き受ける」時代へ移行した年だ。GitHub IssueをAI agentにアサインすると、branch作成→実装→PR→CI通過まで自動で回る。成熟度4段階モデル、2025年のツール地形図(Copilot Coding Agent・Claude Code・Devin・Jules・Codex)、GitHub連携アーキテクチャの原理、段階別セットアップ、ticketベース
2026-05-14 · 40 分で読めます #ai-development#automation#github#copilot#claude-codeAI Engineering 実戦 — LLM API・RAG・Agent・LoRA/DPO・Vector DB・評価・Observability・Prompt Injection (2025)
本番LLM API呼び出しの本当の難しさ、RAGが単純検索ではない理由、Agentパターン (ReAct・Plan-Execute・ReWOO)、Fine-tuning (LoRA・QLoRA・DPO) をいつやり、いつやらないか、Vector DB決定マトリクス、LLM評価が根本的に難しい理由、コスト最適化、そしてPrompt Injection防御まで。デモではなく、本番AIアプリを出荷する方法。
2026-04-15 · 9 分で読めます #ai-engineering#llm#rag#ai-agent#loraPydanticAI 実践ガイド: 2026年にPythonチームが本番エージェントへ採用する理由
Python中心のエージェントシステム、モデルの柔軟性、耐久性のあるワークフロー、可観測性、評価基盤を必要とするチーム向けのPydanticAI実践ガイドです。
2026-04-12 · 9 分で読めます #pydantic#pydantic-ai#python#ai-agent#mcpディープリサーチエージェント実践ガイド: 2026年に開発者とナレッジワーカーがどう使うべきか
OpenAIのディープリサーチを2026年の実務でどう使うべきかを整理した実践ガイドです。機能の要点、重要性、活用例、プロンプト設計、MCP連携、注意点、判断チェックリストまでまとめています。
2026-04-12 · 12 分で読めます #deep-research#ai-agent#mcp#chatgpt#research-workflowGoogle Agent Development Kit 実践ガイド: エンタープライズ向けエージェントにADKが向く理由
Google Agent Development Kit を評価するチーム向けに、コンテキスト管理、callbacks、マルチエージェント構成、段階的なロールアウト判断を実務目線で整理する。
2026-04-12 · 9 分で読めます #google-adk#agent-development-kit#ai-agent#multi-agent#session-stateブラウザ・コンピュータユースエージェント実践ガイド: 2026年のチーム向けアーキテクチャ、ガードレール、導入チェックリスト
ブラウザや仮想コンピュータを操作するエージェントを、開発チームとプロダクトチームが実務でどう導入するかを整理する。なぜ今重要なのか、どの構成が現実的か、どこで止めるべきかを具体的に解説する。
2026-04-12 · 14 分で読めます #ai-platform#ai-agent#browser-agent#computer-use#automationGemini CLI 実践ガイド: ターミナル中心のAIエージェントを導入するか見極める方法
2026年時点でGemini CLIがIDE中心のツールとどう違うのか、plan mode、hooks、MCP、スクリプト運用が日々の開発に何をもたらすのか、そしてチームに安全に導入する方法を整理する。
2026-04-12 · 12 分で読めます #gemini-cli#google-gemini#terminal-ai#ai-agent#mcpAmazon Bedrock AgentCore 実践ガイド: 2026年に安全な本番エージェントを作る方法
Amazon Bedrock AgentCore を安全な本番エージェント向けに整理した実践ガイド。Runtime、Memory、Gateway、可観測性、ロールアウト確認項目まで実務目線で解説する。
2026-04-12 · 10 分で読めます #aws#bedrock#agentcore#ai-agent#mcpプロンプトキャッシング実践ガイド: エージェントアプリのコストとレイテンシーを同時に下げる
エージェントアプリでプロンプトキャッシングが重要な理由、OpenAIとAnthropicの違い、プロンプト構成パターン、ROIの見方、よくある失敗、移行チェックリストを実務向けに整理します。
2026-04-12 · 13 分で読めます #prompt-caching#latency#cost-optimization#ai-agent#llmopsAzure AI Foundry Agent Service 実践ガイド: 2026年のエンタープライズ導入判断
Azure AI Foundry Agent Service をエンタープライズ視点で整理した実践ガイド。管理型エージェントを選ぶ理由、ツールカタログとリモート MCP サーバーの扱い方、tracing、evaluation、governance、private networking を基準にした導入判断をまとめる。
2026-04-12 · 8 分で読めます #azure#azure-ai-foundry#agent-service#ai-agent#mcpOpenAI Responses APIとAgents SDK実践ガイド: 2026年にチームがアーキテクチャを引き直す方法
2025年3月11日に公開されたOpenAI Responses APIとAgents SDKを前提に、Chat Completionsを残すべき場面、Assistants APIから移るべき場面、そして組み込みツールとトレーシングが日々の開発をどう変えるかを実務目線で整理する。
2026-04-12 · 18 分で読めます #openai#responses-api#agents-sdk#ai-agent#chat-completionsCloudflare Agents と Durable Objects で AI アプリを作る実践ガイド
Cloudflare Agents と Durable Objects を AI アプリにどう活かすかを、アーキテクチャ、stateless serverless との違い、メモリ、長時間処理、承認フロー、ロールアウト手順まで含めて整理した2026年版の実践ガイドです。
2026-04-12 · 12 分で読めます #cloudflare#cloudflare-agents#durable-objects#ai-agent#mcpMastra 実践ガイド: 2026年にTypeScriptチームが本番AIエージェントへ採用する理由
オープンソースのTypeScriptスタックの中で、エージェント、メモリ、ワークフロー、可観測性、評価、プロダクション導入をまとめて扱いたいチーム向けのMastra実践ガイドです。
2026-04-12 · 10 分で読めます #mastra#typescript#ai-agent#mcp#memoryOpenAI、Azure、AWSのエンタープライズ向けエージェント観測性と評価の比較ガイド
OpenAI、Azure、AWSにおけるエージェント観測性、評価、ダッシュボード、OpenTelemetry連携を比較し、プラットフォーム、プロダクト、インフラの各チームがロールアウト判断を下すための実務ガイドです。
2026-04-12 · 6 分で読めます #openai#azure#aws#observability#evaluation2026年 AI・ITトレンド総まとめ — エージェンティックAI、GPUaaS、ソブリンAI、量子コンピューティング
2026年を定義するテクノロジートレンドを総まとめします。エージェンティックAI、GPUaaS、ソブリンAI、量子コンピューティング対策、AIエンジニア採用トレンドまで。
2026-04-11 · 18 分で読めます #ai#trends#ai-agent#gpu#quantumn8n、Dify、Mermaid完全ガイド -- AIエージェントとダイアグラム自動化
n8nでAIエージェントワークフローを構成し、DifyでLLMアプリを作り、Mermaidでダイアグラムをコードで描く方法を詳細に解説します。
2026-04-10 · 10 分で読めます #ai#n8n#dify#mermaid#automationAIエージェント開発完全ガイド2025：Tool Calling、ReAct、Multi-Agent、MCPまで
AIエージェント開発の全て！Tool Calling（Function Calling）の原理、ReActパターン、Multi-Agentアーキテクチャ（CrewAI/AutoGen/LangGraph）、MCP（Model Context Protocol）、Agentフレームワーク比較、Tool Calling性能最適化、プロダクション配備戦略。
2026-03-25 · 30 分で読めます #ai-agent#tool-calling#function-calling#react-pattern#multi-agent2025年AI職種完全マップ：フロンティアラボからエンタープライズSIまで、全AI職種の役割・スキル・年収総整理
2025年AI職種(しょくしゅ)エコシステムを完全解剖。OpenAI/Anthropic/DeepMind採用トレンド、FDE需要800%急増、AI Safety Engineer年収45%上昇、Context Engineer登場 — 15のAI職種別の役割、必須スキル、年収、学習ロードマップ。
2026-03-23 · 73 分で読めます #ai-careers#job-market#fde#mlops#ai-safety