GitHub - humanlayer/12-factor-agents: What are the principles we can use to build LLM-powered software that is actually good enough to put in the hands of production customers?You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
コーディングエージェントの現状の整理とエンジニアの仕事の変化について
AI によるコーディングの支援はコード補完型からチャット型、そして自律型へと進化しています。この記事では現時点で主流となっているコーディングエージェントの種類とその特徴を整理したうえで、エンジニアの仕事の変化について考察します。 コーディングの仕事における AI 技術の関わりといえば、GitHub Copilot を代表するエディタ補完型が主たるものとして認識されてきました。補完型の AI はユーザーが途中まで書いたコードを補完する形で提案を行うことから、ペアプログラムの相方のような存在として捉えられていました。例えば function add と書き始めると、AI は (a: number, b: number): number { return a + b; } といった形で関数の定義を提案します。ユーザーは Tab キーを押すことで提案を受け入れたり、提案が気に入らなければそのままコ
ソフトウェアエンジニアから AI エンジニアへスキルチェンジ - As a Futurist...
AI 始めました！というと、ミーハーな感じがありますが、15年ほどやってきたソフトウェアエンジニアとしてのキャリアは終わりにして、 2カ月程前から AI エンジニアになりました。ここ5年程は、過去の経験の切り売りしかしていない感じがずっとあったのですが、 全く新しいことを始めて1から勉強し直しているところでとても楽しいです。 Fifteen Years of Dev, Deleted — Hello AI 目次 AI エンジニアって何？ 今までのAI/機械学習と違うところ 自律的なエージェントの構成要素 自律的なエージェントが人間を拡張した先 未来への不安 ブラックボックスを超えて 自然言語が主役になる時代のソフトウェア開発 やりたいこと AI エンジニアって何？ 雑に言えば、この表現が言いえて妙だと思います: 「LLM インテグレーション屋さん」 LLM インテグレーション屋さんになるこ
LLMガードレールの活用法と役割を正しく理解する - GMO Flatt Security Blog
TL;DR LLMガードレールはLLMの入出力を監視・制御する技術であり、LLMアプリケーションにおける様々な脅威への対抗策になります。しかし、あくまで役割は脅威の緩和・低減であるため、それぞれの脅威に対する根本的な対策をした上で、万が一の事故に備え文字通りガードレールとして導入する必要があります。 本文中では、RAGアプリケーションの利用する外部データベースにプロンプトインジェクションを引き起こすデータが存在し、LLMに対する入力として利用された場合、LLMガードレールで検知する例を紹介しています。しかし、根本的には外部データベースに悪意あるデータが登録されないよう対策すべきです。 このブログではLLMガードレールで対応できる脅威を実際に検証しながら整理し、適切なユースケースを議論します。 はじめに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社所属のセキュリティエンジニア滝上
【2025年5月完全版】RAG の教科書
はじめに 昨今、AI の進化により、様々な分野での応用が進んでいます。特に、自然言語処理(NLP)の分野では、RAG( Retrieval-Augmented Generation)が注目されています。RAG は、情報検索と生成を組み合わせた手法であり、特に大規模言語モデル(LLM)と組み合わせることで、その性能を大幅に向上させることができます。 また、NativeRAG や GraphRAG, AgentRAG などさまざまな RAG のバリエーションが登場しており、これらは特定のユースケースやデータセットに対して最適化されています。 今回は、RAG の基本的な概念から、RAG のプロジェクトの進め方、精度向上の方法に至るまで詳しく解説します。 みなさんの GenAI Application の開発に役立てていただければ幸いです。 本記事は 5 万文字を超える大作となっております。 お時
Software Architecture in an AI-Driven World
2025年の新卒研修の資料です。
After Cline - あるいは語りえぬ者について語ろうとする時代について
post-cline-world.md After Cline - あるいは語りえぬ者について語ろうとする時代について この資料は以下のイベントの登壇用の殴り書きです https://hack-at-delta.connpass.com/event/350588/ 今までの資料を引用して話すので、この資料はアウトラインです。 最初に: 自分の技術選定の基準 ハイプサイクルにおけるアーリーアダプター相当で手を動かす ハイプ・サイクル https://mba.globis.ac.jp/about_mba/glossary/detail-20659.html https://www.thoughtworks.com/radar を読む イノベーターっぽい人達をSNSで監視してる 一定の熱量を感じたら自分でも動かして評価する 破壊的イノベーションを逃すな 破壊的イノベーション - クリスチャン・ク
2025年はRAGの次にAIエージェントが来る
はじめに 2024年のAI界隈では「RAG」が一巡し、その可能性と限界が明確になってきました。最も顕著な点は「RAGは魔法の杖ではない」という認識の広がりではないでしょうか？ RAGは確かに、既存の文書やデータを活用したAIの応答精度向上に貢献してきました。しかし、単純な質問応答を超えた複雑なタスクの実行や、動的な状況への適応には限界があることも明らかになっています。この限界を超えるための次のステップとして注目を集めているのが「AIエージェント」です。 OpenAIのCEOであるサム・アルトマンが「次のブレークスルーはエージェントだ」と発言していたり Anthropic社員がこのようなスピーチをしたりしています。 AIエージェントとは AIエージェントは、特定のタスクや目的のために設計された自律的なAIシステムです。たとえば、会議の参加者の予定を自動で調整して最適な時間を設定するAIアシス
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Devin入門 〜月500ドルから始まるAIチームメイトとの開発生活〜 / Introduction Devin 〜Development With AI Teammates〜
Clineとスクラム開発をやってみたら開発速度が2倍になった - Qiita
AIコーディングの理想と現実
生成AIを用いたText to SQLの最前線
AIエージェントを現場に導入する目線とは
バラク・オバマが伊藤穰一に語った未来への希望と懸念すべきいくつかのこと