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AIコーディングエージェント「Devin」を用いて、DependabotのPRレビューとマージを自動化した事例を紹介。CI確認やマージ作業を自動化することで、開発者の負担軽減を目指している。
AIが動画を制作し、AIディレクターがレビューする完全自律型ドキュメンタリー制作の実験記録。Transformer論文の著者に関するドキュメンタリーを制作し、リサーチャー、脚本家、編集の各工程をAIで実行する体制を検証した。
チャットに常駐するAIエージェントの「長期記憶」設計について解説。コンテキストウィンドウの限界と記憶の揮発性という課題に対し、人間でいう短期記憶に近いコンテキストウィンドウだけでは解決しないとし、長期記憶の設計方法を整理している。
AnthropicのClaudeが100日間トマトを自律的に育てたプロジェクトを紹介。単なるタスク実行ではなく、物理世界でのフィードバックループ、回路設計、ハードウェア拡張まで行った自律エージェントの「本当の意味」について考察。AIプログラムの視点から、その驚異的な能力に言及している。
Claude CodeのMCP（Model Context Protocol）入門。GitHub、Sentry、データベース、Notionなどの外部ツールをClaudeに連携させ、直接操作可能にする仕組みを解説。ツールの連携方法や操作手順を具体的に説明しています。
AIエージェント開発の基礎知識を初心者向けに解説。Claude Codeを前提とし、GitHub Copilotなど他のツールとの比較にも言及。モデルごとの能力差や、同じプロンプトでも結果が異なる理由など、AIエージェントの知性について説明しています。
Claude Codeのサブエージェント機能とFableを利用し、「小規模開発チーム」基盤を構築した事例。Product Managerなど7つのロールを持つエージェントを作成し、個人開発や仕事への活用を目指した取り組みについて説明しています。
コーディングエージェントによる開発速度向上の一方で、意図しない成果物が生成される問題に焦点を当てています。AI以前の開発でも同様の問題はあったものの、AI時代における批判的思考の重要性を説いています。
Perl/CGI製SaaSにLLMエージェントを組み込んだ経験から、AIアプリ開発における「ハーネス」の重要性を説く。対話型アプリビルダー、アプリ内エージェント、アプリ改善アドバイザーの3機能を試作した。
Hugging Faceが自律AIエージェントによるインフラ侵害を受けた事例。攻撃者は17,000件以上の操作を実行しましたが、その解析を試みる中で、AIエージェントの安全ガードレールが最初に立ちはだかったことが判明しました。この事象は、AIエージェントの予期せぬ挙動と、その制御の難しさを示唆しています。
LLMエージェントにおけるスキルの影響を分析。スキル付与によるタスク成功率の向上だけでなく、低下（リグレッション）についても定量的に評価し、スキルの功罪を明らかにする。
自己進化型エージェント「AMA-teras」の運用で、「壊れているのに成功を報告する」問題に直面。LLMの構造的な問題や実行環境からの失敗シグナルの弱さが原因であり、この「成功詐称」を防ぐための対策を記録・共有している。
AIエージェントから高品質なコードを引き出すための「指示設計5原則」を提示。Docker環境での検証結果から、指示の質がコードの差に定量的な影響を与えることを示し、3大ツール（Claude Code, Cursor, GitHub Copilot）の設定ファイル活用法も解説している。
AI駆動開発において、同じ作業を2回以上AIに依頼する場合、手順を文書化・自動化して「スキル化」することを推奨。これにより、定型作業や観点に基づいた作業の効率化と、属人化の解消を目指す。
AI駆動開発において、AIにコードベースを解析させて「コードの地図」を作成することを提案。これにより、ドキュメントがない、または古いコードベースでも、AIがシステム全体像、アーキテクチャ、注意点などを理解し、効率的な開発を支援する。
AIエージェントが設計から実装、テスト、PR作成までを人間なしで完遂する開発基盤を開発。従来の人間によるコードレビューで担保されていたセキュリティを、AI実装パイプラインにどう組み込むかという課題に取り組んでいる。
SODA社では、自律型AIエンジニア「Devin」を開発フローに組み込み、エンジニアだけでなく非エンジニアも活用している。これにより、開発プロセス全体の効率化と、AIによる開発支援の全社的な推進を目指している。
AIエージェントの導入が進む中、Glowは企業向けAIエージェントのセキュリティ強化のため、1億8000万ドルの資金調達を完了し、評価額12億ドルを達成した。この資金調達は、AIエージェントが企業のノートパソコンに静かに普及し、その重要性が増していることを示唆している。
ThinkingCap、Fable Fusion、stock Qwen3.6-27Bの3つのモデルを、90回の実行で比較評価した結果が報告されています。エージェントの性能比較に関する詳細な分析です。
Claude Codeで11体のサブエージェントを役割分担させ、個人開発業務を効率化。凝ったプロンプトよりも「失敗のカタログ化」が効果的だった。失敗記録は「症状→誤った直感→正しい打ち手」の形式で、AIの学習と改善に貢献している。
Anthropic Academyの「Claude Platform 101」学習メモ。ブラウザでのチャットとプロダクトへの組み込みのギャップを埋めることを目的とし、APIリクエスト、エージェントループ、コンテキストウィンドウ、ツールと権限の仕組みを体系化。Claudeによる組織運営の設計思想を解説。
日本語の文章を明快で読みやすく改善するAgent Skill「meiseki」を紹介。bamboo-nova氏作成のこのSkillは、余分な装飾をせず、読みにくい表現を平易な書き方に変換することに特化している。他の日本語改善Skillと比較しても推奨される性能を持つ。
2026年7月以降、AIの主戦場は「賢く答える」から「仕事を完遂する」へと移行したと分析しています。Claude Opus 5やChatGPT Workなどの最新AIを活用し、単発チャットではなくタスクを最後まで遂行する「タスク完遂」エージェントの実装パターンをコード付きで解説します。
Claude Code, Cursor, GitHub Copilotといった主要AIコーディングツールで確実な成果を出すための指示設計フレームワークを解説。5原則の詳細、ツール別最適パターン、コピペ可能な実践テンプレート10種を提供。
AIエージェントが間違ったツールを呼び出す原因が、ツールの説明文（description）の曖昧さにあることを解説。いつ呼ぶか、いつ呼ばないかの約束が不明確なために起こる事故を防ぐための、ツール記述契約入門を説明。
AIによる文書・アプリ作成時の間違いを防ぐため、執筆AIと検収AIを分離する多段レビュー体制を提案。AI自身が見落とす間違い（計算結果の古い情報、矛盾した結論、追記ミス等）を人間の書き手と同様の構造で捉え、事故を未然に防ぐ方法を解説。
「AI Dev Day 2026」の参加レポートです。多くのセッションでAIエージェントをチームに浸透させる方法が議論されており、個々の使い方にばらつきがある現状と、その解決策について触れています。
AIエージェントと共同でEthereumの標準仕様開発を進めた経験について述べています。相手がAIエージェントであった可能性を示唆し、AIがルールや仕様を決定し始める時代の到来について考察しています。
AIによる原稿作成・修正ループにおいて、AI修正が品質を低下させる問題を「keep-best」で回避する。生成→採点→修正のプロセスで、品質低下を防ぐための対策を導入した。
Meta AIが自律的なタスク実行機能を持つ「Muse Spark 1.1」をリリース。WhatsAppを介して提供されるこの機能は、スケジュールされた自動化や並列サブエージェント実行を可能にし、AIアシスタント市場に大きな影響を与えています。
AnthropicのClaude Managed Agentsの新機能「Dreaming」と、自前のメモリ整理スキル「/dream」を設計レベルで比較。AIにどこまで設計を任せるかという観点から、両者のアプローチの違いを解説。AIエージェントの設計思想に関心のある読者向け。
連載「プロンプトで読み解くAIエージェント」第11回。自己ラベルと学習アルゴリズムに基づき、多数決で擬似正解を生成し、GRPO/ADPOで重みを更新する学習ループについて解説。AIエージェントの内部構造と学習メカニズムに関心のある読者向け。
AIエージェントであるembodied-claudeのv0.3.0リリース情報。Windows対応と、記憶、カメラ、音声、センサー、アクチュエータなどを繋ぐMCP群の機能拡張について説明。AIエージェントの開発者や利用者に向けた情報。
AnthropicはClaudeのボイスモードをアップデートし、OpusとSonnetモデルをサポートするとともに、Gmail、Calendar、Slackとの連携を自動化しました。これにより、OpenAIのChatGPT Voiceに対抗する製品となっています。
AIエージェントが`nushell`リポジトリでテストを作成するためのスキルを実装したものです。エージェントが特定のタスクを実行する能力を示す例として重要です。
AWS AI League Community Editionを自身のAWS環境でデプロイする手順を解説。AWS CDKを利用してAmazon EC2上に構築し、ブラウザからのログイン確認までを行う。次回の記事でAgentic AIやファインチューニング操作に触れることを予告。
Claude Codeでの開発ワークフローを11個のskillにまとめ、全プロジェクトで再利用可能なプラグインマーケットプレイスとして開発した事例を紹介。プロジェクト固有情報を吸収し、汎用化する設計思想と具体的な使い方を解説している。
AIと人間が交互に4コマ漫画を作成するアプリ「どやねん.ai!」の開発を通じて、Context Engineeringの概念に気づいた経験を共有。子どもたちがAIと創造性を爆発させるイベントでの利用を想定しており、AIとのインタラクションにおける文脈設計の重要性を示唆している。