#agent

記事を読んでまず思ったのは、「みんな、もう少し system prompt を神秘視しすぎていたのでは」ということでした。 LLM の中身を知りたい気持ちはよく分かるし、実際この手の leaked prompt 集はかなり面白い。けれど、この記事でいちばん刺さったのは“暴露されたテキストそのもの”よりも、「結局、あれは公開されてもおかしくない前提で扱うべきだ」という話でした。 ここは開発者にとって、かなり現実的です。`system prompt` は、モデルの振る舞いを決める説明書みたいなものだけれど、説明書を安全装置だと思い込むと危ない。記事でも触れていた通り、アクセス制御はバックエンドでやるべきで、プロンプトに「他人の注文を見せるな」と書くのは頼りない。これは地味だけど重要で、AI を触っているとつい“指示すれば守ってくれる”気になりがちなんですよね。でも、そこに期待しすぎるのは危ないと思う。 もう一つ面白かったのは、各社の prompt を並べると、単なる雑学ではなく設計の癖が見えてくるところです。 tool の使い方、plan してから動けという指示、フォーマットの縛り、例示の

いちばん面白かったのは、Warp が改善を「モデルの頭の中」や「雑なメモ」に寄せず、ちゃんと PR と review の流れに乗る形へ落としている点だった。AI の出力が少しずつ良くなる、という話自体はよく聞くけれど、実際にそれを“人間が普段やっている開発の回路”の中に埋め込むと、こんなに筋が通るのかと思った。 特に引っかかったのは、フィードバックが session の終わりと一緒に消えてしまう、という指摘だ。これは地味だけれどかなり本質的だと思う。普通のチャットだと、良い指摘があっても次回に自然には引き継がれない。そこで skills という file-based な単位に知識を残し、改善担当の agent が後からそれを読んで小さく直す。つまり「覚えておく」のではなく、「直すべき文書を直す」。この考え方は、AI を魔法っぽく扱わず、むしろソフトウェアの変更管理に寄せている感じがして好感があった。 もう一つ、地味に効いていると思ったのは「rules ではなく principles を書け」という話。AI に細かい禁止事項を並べるより、なぜそうするのかまで含めて書くほうが、たしかに汎用

まず感じたのは、MCPがかなり真面目に“運用できる土台”を作りにきている、ということだった。最初の頃のプロトコルって、どうしても「とりあえず動く」方向に寄りがちだけど、この記事はその次の段階に入っている。セッションをなくして stateful で抱え込まないようにしたり、HTTP ネイティブに寄せたり、認可まわりをきちんと固めたり。地味だけど、実際に広く使われるプロトコルほどこの地味さが効いてくる。派手な新機能より、障害が減ることのほうが価値になる場面は多い。 特に引っかかったのは、agent identity の話だった。これまでの認可は「人がブラウザで許可する」前提で組まれていたけれど、今は agent 自体がクラウド上の作業者みたいに振る舞う。ここはかなり本質的な変化だと思う。人間の代わりに動くソフトウェアを前提にするなら、API key を貼り付けて終わり、では済まない。誰が何の権限で動いているのかを標準で表現できないと、企業利用では怖くて広げられないはずだ。DPoP や token exchange のような既存標準に乗せようとしているのも、無理に独自仕様を増やさない姿勢とし

AI agent は「人間の代わりに動くソフトウェア」だが、従来のセキュリティは人間を前提に作られている AI agent は数が一気に増え、記事では「人間の144倍」と表現されている 問題の本質は、AI agent が「誰なのか」をどう証明し、何をしてよいかをどう制御するかにある 従来のIAM（Identity and Access Management: 誰に何を許すかを管理する仕組み）だけでは不十分 その解決策として、記事は Agent IAM という考え方を押し出している The New Stack のこの記事は、AI agent の急増によってセキュリティの前提が崩れつつある、という話です。 タイトルの「identity crisis」は、直訳すると「アイデンティティの危機」。つまり、「お前は誰だ？」をうまく扱えなくなっている、という意味合いですね。なかなかうまい言い方だと思います。 AI agent というのは、単なるチャットボットではありません。 人の指示を受けて、ツールを使い、APIを叩き、ファイルを読み書きし、場合によっては他のサービスまで操作する“自律的なソフトウェ

Intuitは、GenOS（Generative AI Operating System）という共通基盤で、AI機能を全社規模に広げている その土台には、8,000人の開発者、3,500件超の本番実験を支える仕組みがある AIエージェント開発では、ワークフロー型から始めて、徐々に自律性を高める考え方が重要 エージェントには失敗モードがあるので、評価（eval）をきちんと設計しないと危ない 評価の方法として、LLM-as-a-judge（LLMに判定役をやらせる）も活用している 未来を見据えるなら、APIは「人間向け」だけでなくtool-ready（AIエージェントが使いやすい）であるべき InfoQのこの講演は、IntuitでAI基盤を率いるMerrin Kurian氏が、同社のAI変革をどう支えているのかを語る内容です。 題名は「Powering the Future: Building Your GenAI Infrastructure Stack」。直訳すると「未来を動かす、GenAIインフラスタックの作り方」くらいでしょう

Google Searchに、より強力なAIモデル Gemini 3.5 Flash がデフォルトで入る AI Mode の月間利用者は 10億人超 に到達した 検索窓そのものが、25年以上ぶりと言えるレベルで大きく刷新される 文章だけでなく、画像・ファイル・動画・Chromeタブでも検索できるようになる 「検索する」から「質問して、そのまま手伝ってもらう」方向へ、Searchが一段進む Googleは、検索に agent（エージェント） を持ち込もうとしている Googleが発表した「A new era for AI Search」は、かなり重要なアップデートだと思います。ひとことで言うと、検索エンジンが“答えを見つける場所”から、“やりたいことを実行してくれる場所”に近づいているんですね。 しかも今回の話、ただの機能追加ではありません。GoogleはSearchの中核に、より強力なAIを入れ直しています。検索窓の見た目や使い方まで変え、さらに「agent」を使えるようにする。これは、従来の「キーワードを入れて検索する」という体験を、か

Redditでは「AI agentが“本人確認”や“検証待ち”で止まる問題」を解決するツールを作った、という投稿が紹介されている AI agentとは、AIが自動で操作や判断を進める仕組みのこと こうした“待たされる”場面は、実運用ではかなり地味だけどかなり厄介 もし本当にうまく機能するなら、AIの自動化は一段ラクになるはず ただし、元記事の本文は公開テキストとしてはほぼ情報がなく、詳細は読み取れない 今回の元記事は、Redditの投稿タイトルにある 「Please wait for verification」 がほぼすべて、というかなり不思議な内容だった。本文抽出でも実質的な説明はなく、見えるのは「AI agentsが verification で止まらないようにするツールを作った」という趣旨だけだ。 つまり、紹介されているのはかなりシンプルに言えば、 > AIが何かを自動でやろうとしたときに、途中で“人間確認”や“認証待ち”で詰まってしまう問題を減らす仕組み だと考えてよさそうだ。 これ、地味だけどすごく大事な話だと思う。 AI agentって派手に見えるけれど、実

Redditで話題になったのは、「50体のAI agentsをサバイバル世界に入れて、どう行動するか」を試した投稿 AI agentsとは、指示に従って自律的に動くソフトウェアのこと。単なるチャットボットよりも、目的に向かって行動を進めるのが特徴 こうした実験は、AIが複数体集まったときに「協力」「競争」「資源管理」がどうなるかを見るのに向いている ただし、元記事の本文は取得できなかったため、ここではタイトルから読み取れる範囲と、一般的な文脈を踏まえて紹介・解説する 個人的には、こういう「AIをゲーム世界に放り込む」実験はかなり面白いと思う。AIの賢さというより、集団になるとどんな“社会っぽさ”が出るのかが見どころだからだ 今回の元記事は、Redditの `r/singularity` に投稿された「I put 50 AI agents in a survival world and the ...」というタイトルの話題です。 残念ながら本文の取得部分が空になっていたため、細かい結果までは確認できません。ただ、タイトルだけでもかなり惹きがあります。 「50体のAIエージェントをサバイバ

forge は、self-hosted（自前運用）LLM に対して tool-calling を安定して使わせるための Python framework ただのラッパーではなく、retry / rescue parsing / step enforcement などの guardrails（安全な補助線） を持つ WorkflowRunner、Guardrails middleware、Proxy server の3つの使い方がある Ollama、llama-server、Llamafile、Anthropic に対応 著者は、小さめのローカルモデルでも multi-step agentic workflow をかなり実用に近づけたい、というかなり実戦的な思想で作っている 評価では、トップの self-hosted 構成が 86.5%、難しいケースでも 76% を達成しているとされる 最近のLLM開発では、「ただ文章を返す」よりも、ツールを呼び出しながら段階的に仕事を進める使い方が主流になってきまし

Redditのr/singularityで、AI coding agent と index performance に関する投稿が話題になった ただし、今回こちらで確認できた元記事本文は 「Reddit - Please wait for verification」 とだけ表示されており、詳細な内容までは読めない そのため、この記事では 見えている範囲の事実 と、そこからわかる 文脈・背景 をやさしく整理する AIによるコーディング支援は、今や「コードを書く道具」から「作業を肩代わりするエージェント」へ進化しつつある 一方で、index performance のような地味だけど重要な性能問題は、AI時代でも無視できない 今回の元記事は、Redditのコミュニティ r/singularity に投稿されたものです。 タイトルは 「AA introduces coding agent index performance」 となっていましたが、本文は取得時点で **「Reddit - Please wait for verif