Scraps 最終更新 2026/10/03 08:40

#AIエージェント

@jqit_suwa /

環境変数でサブエージェントのモデルを固定できなくなった

  • Claude Code 2.1.251で環境変数CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODELの動作が変更された
  • エージェント定義のmodel:が環境変数より優先され、環境変数が指定されていない場合は親セッションのモデルが使われる
  • model:を指定したエージェントは環境変数の影響を受けなくなり、コスト見積もりに影響が出る可能性がある
環境変数でサブエージェントのモデルを固定できなくなった - Qiita

@taka_yayoi /

LLMアプリ、雰囲気で運用してませんか? 〜2026年のLLMOpsの現在地〜

  • LLMアプリの運用は雰囲気で行っているが、トレーシング・評価・プロンプト管理・監視の4本柱で計測と根拠に変える必要がある
  • トレーシングはOpenTelemetry GenAI規約に収束、評価はUIで構築可能、監視対象はエージェントまで拡大
  • トレース形式を標準化したツールを選べば資産が生きていく、評価データセットを5件作ることで変更の良し悪しを判断できる
LLMアプリ、雰囲気で運用してませんか? 〜2026年のLLMOpsの現在地〜 - Qiita

@くるみnote＠Advance‐Plus /

【実践】URLを1回貼るだけ！Obsidian整理・ブログ・X投稿10本・AI校正まで全自動化する「4人のAIエージェントチーム」をつくってしまいましたよ！！！

  • URLを貼るだけでリサーチからX投稿までを自動化する4人のAIエージェントチームが構築された
  • リサーチエージェントがWebスクレイピング、ナレッジ構造化エージェントがObsidianノート作成、コンテンツ執筆エージェントが記事とX投稿作成、レビュー＆検証エージェントが品質チェックを行う
  • X投稿10本のバリエーション設計と品質スコア100点満点の検証レポートが生成される
【実践】URLを1回貼るだけ！Obsidian整理・ブログ・X投稿10本・AI校正まで全自動化する「4人のAIエージェントチーム」をつくってしまいましたよ！！！｜くるみnote＠Advance‐Plus

@Yasuhito Morimoto /

国内AIエージェント動向(2026/8/29号)

  • 国内AIエージェント市場で共通規格による外部連携、複数エージェントの組織化、業務成果に連動する評価が進んでいる
  • baserCMSはMCP対応を実装し、アドエビスは9月上旬の先行提供を発表、ANSWER＋やData Kingは専門エージェントを束ねて調査・分析・部門調整を遂行
  • MCP対応では認可範囲、承認フロー、操作ログ、誤操作時の対応まで含めた運用設計が重要で、大規模マルチエージェント処理の再現性、処理コスト、出典検証が評価軸になる
国内AIエージェント動向(2026/8/29号)｜Yasuhito Morimoto

@jun110 /

Oracle Autonomous AI Database に Rerank モデルを組み込んで、Rerank 処理を In-DB で行う

  • Oracle Autonomous AI DatabaseにRerankモデルをIn-DBで実行できるようにした
  • ONNXフォーマットのモデルをデータベースに取り込み、外部APIを使わずRerank処理を実行、ベクトル化とRerank処理をデータベース内で完結
  • 大量の処理でCPUリソースを消費する可能性があるためリソース管理が必要
Oracle Autonomous AI Database に Rerank モデルを組み込んで、Rerank 処理を In-DB で行う - Qiita

@OnuuuumaX /

「ハーネス」ってなんぞ？ Claudeに“性格”と“記憶”を持たせる仕組みを、おじさんでも分かるように調べてみた

  • ハーネスはAIが安定して良い仕事をし続けるための仕組み
  • ルール・スキル・フック・メモリ・フィードバックループの5要素で構成される
  • ルールだけでは不十分で、検証まで含めた仕組みが必要な点に注意するべき
「ハーネス」ってなんぞ？ Claudeに“性格”と“記憶”を持たせる仕組みを、おじさんでも分かるように調べてみた - Qiita

@takekawa tomoki /

Azure Databricksでエージェントを作ってAPI経由でローカル実行する

  • Azure Databricksでエージェントを作成しAPI経由でローカルから実行する方法が公開された
  • エージェントに登録したドキュメントを基にした質問に回答する仕組みと、API呼び出しに必要なエンドポイント名・ホスト名・PATトークンの設定が説明されている
  • PATトークンのスコープをモデルサービング用に選択しないとAPI呼び出しができない
Azure Databricksでエージェントを作ってAPI経由でローカル実行する

@dach /

AIがその場で実装できる時代、OSSで共有すべきものはコードなのか

  • AIがコードを生成できる時代にOSSの共有形式が「コード」から「再現可能な経験」に移行する可能性がある
  • Recipe OSSは材料・工程・完成条件・Verificationからなる構造で、Case-Based ReasoningやPattern Languageと関連している
  • コードの再現性を検証する実験が必要で、現状では仮説のままの状態である
AIがその場で実装できる時代、OSSで共有すべきものはコードなのか

@アトカ【AIコラムライター】@AI副業 /

ChatGPTで月末レビューをすると、来月の行動が見える

  • ChatGPTで月末レビューを行うと来月の行動が見える
  • 今月の記録をもとに続けること・やめること・変えることを提案する。負担が大きかった作業を減らす・まとめる・AIに任せる・やめるの改善案を出す
  • 月末レビューは正解を出す場所ではなく、次に試すことを決める場所で、AIの提案は考える材料に過ぎない
ChatGPTで月末レビューをすると、来月の行動が見える｜アトカ【AIコラムライター】@AI副業

@Sugiyama_Shingo /

Azure基盤でセキュアなCodex利用環境を作る

  • Azureと生成AIセキュリティ製品を活用してCodexのセキュアな利用環境を構築する方法が提案された
  • Microsoft Entra IDによるアクセス制御、生成AI通信のセキュリティ製品経由、Codexの実行範囲制限
  • すべてのAI通信をセキュリティ製品経由に統一し、リアルタイムで検査することでリスクを制御する
Azure基盤でセキュアなCodex利用環境を作る - Qiita

@keitakn /

AIに丸投げしないで理解するためのAI開発手法（2026年8月現在）

  • AIに丸投げしない開発で技術負債と理解負債を防ぐ手法が紹介される
  • grill-with-docsで要件定義を深掘り、explain-visuallyで実装計画を視覚化し、Codexでレビューを繰り返す
  • 実装計画にコードの命名規則とコメントルールを明記し、AIのレビュー指摘を人間が仕分けする必要がある
AIに丸投げしないで理解するためのAI開発手法（2026年8月現在）

@岩崎浩文 /

MicroProfileで切り拓く新世代エンタープライズ開発(4) 外部接続の歴史と、AI時代を見据えたAPIアーキテクチャー

  • MCP（Model Context Protocol）がAIエージェントとの動的セマンティック接続を実現
  • MCPはAIエージェントがシステムの文脈を理解し、ツールを呼び出すためのセマンティック接続プロトコル、MicroProfileのアノテーションで実装
  • AIエージェントの非決定的な挙動に対処するためのサーキットブレーカーやタイムアウト設定が必要
MicroProfileで切り拓く新世代エンタープライズ開発(4) 外部接続の歴史と、AI時代を見据えたAPIアーキテクチャー

@ssc-ksaitou /

【ポエム】2026年 AIコーディングプログラマの心象風景

  • AIコーディングエージェントの出力を制限するハーネスが重要だと説明している
  • 指示プロンプトと自動テストの組み合わせで出力を制限し、検証手段を増やすことで品質を向上させる
  • ハーネスを追加することでAIの作業ミスが減り、品質が向上するが最後の余白はモデルの知性に依存する
【ポエム】2026年 AIコーディングプログラマの心象風景 - Qiita

@yushi-s /

Claude in Chromeでブラウザ操作の検証作業の自動化

  • Claude in ChromeでTodoMVCの主要機能をブラウザ操作で自動検証した
  • クリック・テキスト入力・ダブルクリック・ホバーといった操作を実行し、GIFで録画して結果をレポート
  • レイアウト変化に伴う座標ずれに注意し、スクリーンショットで状態確認が必要な点が実務上の注意点
Claude in Chromeでブラウザ操作の検証作業の自動化