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KiroというAIエージェントを「完全オート」で運用するための設定方法を解説。前回のSteering設定に続き、承認ゼロでの運用を目指す。具体的には、ブランチ作成からPR作成までの一連の作業をAIに自動実行させるための設定を紹介している。
ローカルAI音声アシスタントエージェントの性能限界を探る実験。モデルサイズを縮小しながらエージェントの推論能力がどのように低下するかを調査し、消費者向けハードウェアでの実行可能性を検証しています。
AIエージェントを本番運用する際に、IDがないと「誰が実行したか」を追跡できなくなる問題点を指摘。アイデンティティ、委任、権限の設計の重要性を解説し、デモから本番への移行における課題と解決策を示す。
ゲーム開発において、「Specを唯一の情報源とする」開発フローを提案。AIエージェントが仕様書に基づいてコードを生成・修正するプロセスを解説し、コードと仕様の一貫性を保つ重要性を説いている。AIエージェントを活用した、仕様駆動開発の進化形について論じている。
CIエラーの自動改修や、チーム独自の暗黙知の資産化など、開発プロセスの「めんどくさい」部分をGitHubのAgentic Workflowで自動化した事例を紹介。AIエージェントによる開発ワークフローの効率化と、チーム内の知識共有の促進について論じている。
AIチャットボットが悪用され、攻撃者がコードを書かずに他人のアカウント削除などの操作を実行できる可能性を指摘。AIの操作能力とセキュリティリスクについて警鐘を鳴らしている。AIエージェントの潜在的な悪用リスクと、それに対するセキュリティ対策の重要性を論じている。
コーディングエージェントがマークダウンファイル全体を読み込む非効率性を指摘。必要な部分のみをコンテキストに読み込むことでトークン消費を削減する手法の必要性を論じている。AIエージェントが情報を処理する際の効率化、特にコンテキスト管理の最適化に関する課題と解決策を示唆している。
OpenAIがChatGPTの新機能「Scheduled tasks」を発表。予約したタスクを自動実行可能に。一方で、情報集約機能「Pulse」は終了。AIアシスタントの利便性向上と機能変更。
マルチエージェント運用における「OSプロセスは生きていても機能が停止する」という中間的な障害とその分類学について解説。魚卸会社でのAIエージェント（Claude Code）の分散構成運用で直面した、生存指標は健全だが機能しない状態の検知遅延という課題に焦点を当てる。
Unity上での自律動作・発話3Dアバター開発において、ChatGPTをPlanner、CodexをExecutorとする開発ループの採用理由と制御方法を解説。人間が目的を伝え、ChatGPTが計画を作成し、Codexが実装・テストを行うという、AIによる自律的な開発サイクルの構築について述べる。
AIエージェント運用におけるプロンプトの再現性問題を解決するため、手動プロンプトからループを設計する時代への移行を提案。日次運用で発生する課題（進捗管理、失敗時の再開、上限管理）を、単一のautomation統合により解決した事例を紹介し、より効率的で信頼性の高いAIエージェント運用への道筋を示す。
Gleanの金融サービス分野への進出は、AIアシスタントをコンプライアンスを重視したソリューションとして位置づけるものです。信頼性やプライバシーの問題に対処しつつ、エンタープライズAI展開においてMicrosoftやGoogleと競合しています。AIアシスタントの信頼性と安全な活用がテーマです。
Elasticsearch上でエージェントのメモリをハイブリッド検索とDLS（データロケーションサービス）を用いて管理する技術について解説しています。エージェントの記憶能力を向上させるための具体的な実装方法や、効率的なデータ検索・管理の重要性を示唆する内容です。
AIに仕事を奪われる不安を解消するために、自身でAIエージェント制御の仕組み（ハーネス）を作成する入門連載の第6回。今回は、ハーネス開発におけるディレクトリ構成とREADMEの作成方法について解説しています。全24回の連載の一部です。
要件定義から仕様、ADR（アーキテクチャ決定記録）までを自動化するOKFベースのState Aware RAG + CLI + Agent Skillsを紹介。ベクトルDBとグラフDBを組み合わせたRAGにより、ドキュメント群から関連仕様と依存関係を辿り、AIが実装に進む前に仕様確認とユーザー承認を行うプロセスを構築。
AIワークフローにおいて、中断されても途中から再開できるチェックポイント設計の重要性を解説。AIエージェントの作業中にセッションが中断した場合、全工程をやり直すのではなく、途中経過を保存・復元する機構の必要性を説く。成果物をディスクに保存する設計判断を記録。
MosaicLeaksは、研究エージェントが機密情報を漏洩する可能性に焦点を当てた論文です。エージェントのプライバシーとセキュリティに関する懸念を提起し、今後の研究で考慮すべき重要な課題を提示しています。
Vercelが、AIエージェントをファイルフォルダとして扱うオープンソースフレームワーク「eve」をリリース。耐久性のある実行、サンドボックス、AIゲートウェイが組み込まれており、AIエージェント開発の新たな可能性を提示している。
Stack Overflowが、AIエージェントがコードに関する質問をしたり、回答を生成したりすることを可能にするAPIをリリースした。これにより、AIエージェントは開発プロセスにおいてより強力なツールとなり、Stack Overflowの膨大な知識ベースを活用できるようになる。
Web上のツール、スキル、エージェントを発見し、検証するためのオープン仕様を発表。これにより、エージェントが利用可能なリソースを効率的に見つけ、相互運用性が向上する。
GameCraft-Benchというベンチマークに関する研究です。エージェントが実際のゲームエンジン内で、エンドツーエンドでプレイ可能なゲームを構築できるかを検証するもので、AIエージェントのゲーム開発能力を評価します。
ヘッドレススクリーンショットループとローカル30Bエージェントを組み合わせることで、純粋なC言語でレイトレ―スされたFPSデモを完了させた事例です。エージェントが自律的にタスクを遂行する能力を示しています。
継続学習エージェントにとって「モジュラーメモリ」がいかに重要であるかを解説する論文の日本語訳。大規模事前学習と推論時計算能力の向上によるFoundation Modelの進化に触れつつ、連続的な運用におけるモデルの限界とメモリの役割を論じている。
AIエージェントが失敗した際に、原因特定と修正のための「ログ（trace）」の重要性を説く。プロダクトや業務にAIエージェントを導入する開発者・マネージャー向けに、可観測性の確保がデモ段階を超えた実用化の鍵であることを強調している。
Claude CodeのCLAUDE.mdにおける「お願い」を、Hooks機能を用いて「必ず実行」される仕組みに変換する方法を解説。LLMの任意実行ではなく、決定論的なコマンド実行を保証する技術について、Gitのpre-commitフックを例に説明している。
AIエージェントのセッションを跨いだ記憶喪失を防ぐため、pi-memという拡張機能を用いて永続的な記憶を持たせる方法を解説。個人の好みや決定事項、タスク進行状況を記憶・注入することで、エージェントの継続的な運用を支援する技術を紹介している。
過去のX（Twitter）投稿履歴を基に、その人物らしいAIエージェントをVPS上に構築し、Discord経由で対話可能にした事例を紹介。個人の口調や語彙のクセをAIに学習させることで、パーソナルなAIエージェントを作成するプロセスと技術的側面を解説している。
Microsoft CopilotがWindowsおよびMicrosoft 365における日常業務をどのように変革しているかを解説。文書作成、メール返信、会議レビュー、アイデアの具現化など、AIが日常業務に浸透している具体例を示しています。
Alibabaがロボット自動操作AIモデル群「Qwen-Robot Suite」を発表しました。ターゲット追跡、自動運転、ロボットアーム操作、世界認識などの機能を持つモデルが含まれており、ロボット開発の高度化に貢献します。
NVIDIA Jetsonプラットフォームが、エージェント型AIを物理世界で実現するためのNVIDIA JetPack 7.2とNVIDIA NemoClawをサポート。これにより、ロボティクスなどへの応用が期待される。
AIエージェント時代の新しい攻撃面としてMCP（Multi-agent Communication Protocol）の脆弱性入門を解説。AIエージェントが外部リソースを操作できることから生じるセキュリティリスクについて、初心者向けに分かりやすく説明する。
AIエージェントがセッションを跨いでも学習内容を忘れないように、自己改善（self-improvement）スキルをClaude Codeに導入した事例を紹介。学びの蒸発を防ぎ、学習効率を高めるための具体的な方法を解説する。
Claude Code環境を無人で自律改善させる「autopilot」について解説。LLMを無人で運用する際のコスト暴走やタスクの無限ループといった課題に対し、毎朝1フェーズずつ進行させることで制御する仕組みを紹介する。
Claude Codeが自身でスキルを生成し、自己増殖するエージェント環境の構築について解説。数ヶ月で64個の自動生成スキルが蓄積された経験に基づき、その設計思想、乱造防止策、生成曲線を共有する。
Claude Codeを活用したテスト実行と結果解釈の自動化について解説。bashツールによるコマンド実行、結果の自律的な解釈と修正サイクルにより、開発効率を高める方法を示す。
LLMの前段に「思考状態」を分離するVLTE-BPTMアーキテクチャの設計思想を解説。自然言語入力を64bitのThought Codeに変換し、責務分離（意味理解、経路選択、実行、回答生成）を実現する。
AI駆動開発における「承認コスト最小化」と「粒度設計」について考察。HTMLではなく画面状態を見る視点や、AIとの対話における判断の粒度について論じる。
AI時代の先送り癖を減らすため、「判断TTL（Time To Live）」という考え方をObsidianとTypeScriptで実装。意思決定に再判断時刻を設定し、判断の鮮度を保つ仕組みを提案。
AIによる並列開発の設計について考察。AIにコーディングを任せる前提で、複数のタスクを並行して進める効率化の試みと、その実践における課題を解説。
Claude Codeの会話履歴管理プラグインmemdreamを自作。3プロジェクト横断でバグを11件発見した事例を紹介。ベクトル検索を活用し、プロジェクトを跨いだ記憶の検索・活用を実現する。