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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 51 件
いま注目のオープンソース (1) AIエージェントとLLMツール
LLMアプリケーションのスタックは、推論サーバー、オーケストレーション、ゲートウェイ、エージェント、RAGへと層が分かれました。各層で実際に使われているオープンソース12件を、スター数の順位ではなく役割ごとにまとめて紹介します。プロジェクトごとに何を置き換えるのか、成熟度はどの程度か、どんな状況で使ってはいけないのかも併せて整理し、リポジトリのパスとライセンス、スター数、最近のプッシュ日は2026年8月12日にGitHubで直接確認した
2026-08-12 · 9 分で読めます #open-source#llm#ai-agent#ai-platform#ragvLLM 内部構造 (1) — リクエスト一つがトークンになるまでの全経路
vLLMにリクエストが一つ入ってからトークンが出てくるまでの全経路をたどる。APIサーバー、スケジューラ、KVキャッシュマネージャ、ワーカー、サンプラーがそれぞれ何をしているのか、V1書き換え以降プロセスがどう分かれているのかを公式ドキュメントとソースで確認して整理した。vLLM内部構造シリーズ第1回。
2026-08-12 · 9 分で読めます #vllm#llm#inference#gpu#ai-platformOpenAI AgentKitと新しいエージェント評価ワークフロー実践ガイド: データセット、トレースグレーディング、プロンプト最適化
2025年10月6日に公開されたOpenAI AgentKitをもとに、データセット、トレースグレーディング、自動プロンプト最適化をどう実務の評価ループへ組み込むかを、エンジニア、PM、プラットフォームチーム向けに整理する。
2026-04-12 · 15 分で読めます #ai-platform#agentkit#agent-evals#trace-grading#prompt-optimizationPydanticAI 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#mcpGoogle 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カスタムグレーダーを使うOpenAI RFT実践ガイド: プロダクトチームとプラットフォームチーム向け
OpenAIの強化ファインチューニングをカスタムグレーダーで運用する方法を、適用判断、データ準備、チェックポイント評価、安全なロールアウトの観点から整理する。
2026-04-12 · 7 分で読めます #ai-platform#openai#rft#reinforcement-fine-tuning#custom-gradersAIゲートウェイ比較: Vercel AI Gateway, Cloudflare AI Gateway, Amazon Bedrock AgentCore Gateway
2026-04-12時点のAIゲートウェイ層を、Vercel、Cloudflare、AWS の役割の違いまで含めて実務目線で比較します。
2026-04-12 · 5 分で読めます #ai-platform#ai-gateway#comparison#vercel#cloudflare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#mcpAzure 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#mcpLlamaIndex Workflows 実践ガイド: イベント駆動エージェントと RAG を本番へ運ぶ方法
LlamaIndex Workflows をイベント駆動設計、observability、human-in-the-loop、LlamaDeploy の観点から整理した実践ガイドです。導入判断と本番化の進め方をあわせて解説します。
2026-04-12 · 8 分で読めます #llamaindex#workflows#agent-workflow#rag#observabilityOpenAI 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-completionsVercel AI SDK 6とAI Gatewayで作るマルチモデルアプリ: 2026実践ガイド
2025年12月22日に公開されたVercel AI SDK 6とAI Gatewayを前提に、2026年のマルチモデル設計、fallback、provider routing、human approval、Next.js導入チェックリストを実装目線で整理する。
2026-04-12 · 12 分で読めます #ai-platform#ai-sdk#ai-gateway#multi-model#fallbacksMastra 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#memoryマネージドエージェントプラットフォーム比較: OpenAI AgentKit, Azure AI Foundry Agent Service, Amazon Bedrock AgentCore
2026-04-12時点での3つのマネージドエージェント基盤を、公式ドキュメントに基づいて用途、ガバナンス、運用、導入手順の観点から比較します。
2026-04-12 · 6 分で読めます #ai-platform#managed-agents#agent-platform#comparison#openaiCloudflare AI Gateway 実践ガイド: AI トラフィックを観測し制御する最短ルート
Cloudflare AI Gateway の観測、キャッシュ、再試行、レート制限、モデル fallback、Dynamic Routing を 2026 年 4 月 12 日時点で実務目線で整理する。
2026-04-12 · 9 分で読めます #ai-platform#cloudflare#ai-gateway#observability#cachingModel Context Protocol 実運用ガイド: サーバー境界、Tool ガバナンス、Transport 戦略
Model Context Protocolを実務に導入する際に重要なサーバー境界、tool設計、transport選定、認証、トークン予算、運用チェックリストを公式ドキュメント中心に整理します。
2026-03-17 · 10 分で読めます #ai-platform#mcp#model-context-protocol#ai-agent#tool-governance1Mコンテキストウィンドウ時代のLLM活用戦略：大規模コンテキスト処理の実践ガイド
2026年3月、AnthropicがClaude Opus 4.6/Sonnet 4.6の1MトークンコンテキストウィンドウをGAとして発表した。128K〜200Kから1Mへの拡張がもたらす活用パラダイムの転換、実践的活用パターン5つ、RAGとのトレードオフ、コスト最適化戦略まで総合ガイドを提供する。
2026-03-15 · 41 分で読めます #ai-platform#llm#context-window#long-context#claudeAIコーディングエージェント サンドボックス：安全なコード実行隔離とセキュリティ運用ガイド
2026年AIコーディングエージェントの自律性が高まる中、セキュリティ隔離が必須となりました。macOS sandbox-exec、コンテナベース隔離、MicroVMなど実践的なサンドボックス技術と運用ガイドを扱います。
2026-03-14 · 23 分で読めます #ai-agent#sandboxing#security#ai-platform#devops