Scaling Managed Agents: Decoupling the brain from the hands
Published Apr 08, 2026 Harnesses encode assumptions that go stale as models improve. Managed Agents—our hosted service for long-horizon agent work—is built around interfaces that stay stable as harnesses change. Get started with Claude Managed Agents by following our docs. A running topic on the Engineering Blog is how to build effective agents and design harnesses for long-running work. A common
日本発、LLMの推論を「桁違い」に効率化する新アーキテクチャ「PHOTON」の論文が面白かったのでまとめてみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 富士通、理化学研究所 AIP、東京科学大学、東海大学の研究チームが arXiv で公開した論文 「PHOTON: Hierarchical Autoregressive Modeling for Lightspeed and Memory-Efficient Language Generation」（Yuma Ichikawa, Naoya Takagi, Takumi Nakagawa, Yuzi Kanazawa, Akira Sakai）で提案された新アーキテクチャ PHOTON が、興味深かったのでまとめてみました。
国土交通省提供の『地理空間MCP Server』を使ってお手軽にClaudeからの地理空間情報連携を試してみた
先日、国土交通省から以下の案内がありました。地理空間情報に関するMCP Server(α版)を公開しましたよ、というものです。従来、この手の(地理)情報については様々な経路、方法でデータをかき集めてこなければならずある種面倒な作業ではあります。その部分をMCPの仕組みを介してスピーディーにデータにアクセス出来る、またデータをもとにした分析まで出来るとなると触ってみないわけにはいきません。 アナウンス・概要について： 利用開始手順について(PDF)： 地理空間MCP Server -- MLIT Geospatial MCP Server -- （α版）README ― 利用開始手順書(PDF) GitHubリポジトリ： 当エントリでは一連の申請、連携設定、そして実演までの流れを紹介します。 事前準備 不動産情報ライブラリのAPI利用申請 まず初めに、今回のMCPサーバ連携を利用するにあたっ
The future of managing agents at scale: AWS Agent Registry now in preview | Amazon Web Services
Artificial Intelligence The future of managing agents at scale: AWS Agent Registry now in preview Now available through Amazon Bedrock AgentCore, use AWS Agent Registry to discover, share, and reuse agents, tools, and agent skills across your organization. As enterprises scale to hundreds or thousands of agents, platform teams face three critical challenges: visibility (knowing what agents exist a
Anthropic Managed Agents をさくっと触ってみた
pip install claude-agent-sdk で導入できる Claude Agent SDK は同時期に出た「Claude Code を自分のプログラムから呼び出せるライブラリ版」です。実行環境は自前（自分のサーバや CI）ですが、tool use ループは SDK が回してくれます。Managed Agents との違いは「コンテナを誰が管理するか」で、ローカル版が自分のインフラで完結するのに対し、Managed Agents はサンドボックスごと Anthropic 側で持つ点が決定的に異なります。 メリット コンテナ管理がいらない: bash 実行環境・ファイルマウント・タイムアウト処理を自前で書かなくていい 観測機能が組み込み: 応答開始時間・モデル使用トークン・ツール呼び出しがすべてイベントログとして取れる エージェント定義がバージョン管理される: system プロ
The advisor strategy: Give Sonnet an intelligence boost with Opus | Claude
Developers who want to better balance intelligence and cost have converged on what we call the advisor strategy: pair Opus as an advisor with Sonnet or Haiku as an executor. This brings near Opus-level intelligence to your agents while keeping costs near Sonnet levels. Today we're introducing the advisor tool on the Claude Platform to make the advisor strategy a one-line change in your API call. B
病院でマイナンバーカードを読み取るやつをLinuxから叩く - 点と接線。
詳細は伏せるが、Panasonic製のやつ（XC-STFR2J-MN）を自由にいじる機会を得たので色々試した。病院に置かれている端末では特に主要なタイプの一つではないだろうか。従来の健康保険証が廃止されマイナンバーカードに事実上一本化された今日では、すでに多くの人々に馴染みのある端末と思われる。 こんな立派な機械を全国津々浦々、遍く病院にことごとく購入させ、補助金まで総動員して半ば無理やり運用を開始したほどなのだから、目に見える有用さをそのうち発揮してくれると嬉しい。幸いにして端末の扱い自体はとても楽で、ユーザ側の操作といえばカードを置いてボタンを押して、顔写真を撮らせて後はいくつかの質問に答えるくらいしかない。 これらの裏側では端末と繋がっているWindowsマシン上の管理ソフトウェアが、受け取った各種情報をよしなに処理している。実は端末本体にはCPUもストレージも単独でインターネットに
Rails: 個人開発環境の Docker 化をやめた理由（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 元サイトの許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Why I Stopped Using Docker in Development - DevBlog by Zil Norvilis 原文公開日: 2026年03月03日 原著者: Zil Norvilis 日本語タイトルは内容に即したものにしました。 Rails: 個人開発環境のDocker化をやめた理由（翻訳） 🔗 業界標準の「ワナ」 「現代のWeb開発」的なチュートリアルのステップ1には、ほぼ確実に「まずDockerをインストールしましょう」と書かれています。 これまでDockerは、「環境のバラつきを防ぐ」のに不可欠であり、「自分のマシンでは動くのに他の人のでは動かない」という厄介な問題を解決するためにも欠かせないと言われてきました。「開発者ごとにOSが異なる」「マイクロサービスへの依存が複雑」「開発者が50人もいる
無料で読めるAIエージェントの実践ガイド、Googleが公開 基礎から本番実装まで学べる
Googleは2026年2月26日（米国時間）、AIエージェントの開発と本番運用に関する開発者向けの5つのガイドを無償公開した。これらのガイドは、同社とデータサイエンスコミュニティーのKaggleが2025年11月に共同で実施した、5日間の研修プログラム「5-Day AI Agents Intensive Course」の内容を基にしている。 各ガイドは、設計手順や構成要素を体系化したフレームワークやサンプルソースコードを含む。開発者はこれらのガイドを活用して、自社プロジェクトへの適用を想定しながら学習できる。以下、Googleによる説明を基に、各テーマの背景とガイドの要点を整理する。 1．AIエージェントの基本構造を整理した「Introduction to Agents」 AIエージェントは、大規模言語モデル（LLM）を中核に、タスクの理解から意思決定、外部システムの操作まで自律的に実行
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