AIエージェントはなぜテストを握り潰すのか ― 報酬エンジニアリングのすすめ
はじめに AIコーディングエージェントに仕事を任せていると、たまにギョッとする瞬間があります。 通らないテストを skip にして「全テストがパスしました！」と報告してくる。アサーションを緩めて辻褄を合わせる。ひどい時にはテストの期待値の方を実装に合わせて書き換えて、堂々と完了報告をしてくる。 そして「テストを勝手に変更してはいけません」と怒ると、その通りです、と悪びれもせず実装をやり直します。このような振る舞いにストレスを感じながら仕事をしています。 この挙動を「まだAIが未熟だから」と解釈している人は多いと思います。つまりモデルが賢くなれば自然に直る、一時的なバグのようなものだと。 私はそうは思いません。これはLLMという仕組みの構造に根ざした挙動であり、モデルが賢くなっても当分消えない基本原則だと考えています。そしてこの原則を認めた上で眺めると、プロンプトエンジニアリングだのコンテキ
“今いちばん使うAI”は国産ローカルLLM。｢PLaMo翻訳｣で言語の壁が粉々に
“今いちばん使うAI”は国産ローカルLLM。｢PLaMo翻訳｣で言語の壁が粉々に2025.10.03 13:0049,109 かみやまたくみ 最優のAIのひとつだと思います。 英語から日本語への翻訳に特化したローカルLLM｢PLaMo翻訳（plamo-2-translate）｣。バケモノじみた翻訳能力は｢便利｣の次元を越えており、気づいたらいちばん使うAIに。見える世界も変わっていました。 長い外国語の文章を1発で日本語にplamo-2-translateはLM Studioなどで動かすローカルLLM、その名の通り｢翻訳専門のAI｣です。年商要件はありますが、企業・個人でも無償で利用できます。（執筆時点、変更の可能性もありますので、ご利用のタイミングで必ずご確認ください） Photo: かみやまたくみ｢運用がめちゃ楽｣なのがまず大きな特徴です。なんとプロンプト不要、いちいち｢あなたは優秀な
Claude Codeの5つの習熟レベル。CLAUDE.mdで止まっている人が知らないSkills・Hooks・Orchestrationの世界について - Qiita
Claude Codeの5つの習熟レベル。CLAUDE.mdで止まっている人が知らないSkills・Hooks・Orchestrationの世界についてAWSAI生成AIAnthropicClaudeCode はじめに こんばんは、mirukyです。 Claude Codeを使っている方、CLAUDE.mdは書いていますか？ 最近、Redditで「The 5 Levels of Claude Code」という投稿が話題になりました。投稿者のDevMoses氏は、 198エージェントを32セッションで並列実行し、マージコンフリクト率わずか3.1% という驚異的な運用を行っています。 その核心は「Claude Codeには5つの習熟レベルがある」というフレームワークです。多くの人はLevel 2のCLAUDE.mdで止まっていますが、その先にはSkills・Hooks・Orchestratio
ラズパイ3台でエヴァのMAGIを作る｜ローカルLLMで動く合議AIシステム | SIOS Tech Lab
こんな方へ特におすすめ エヴァンゲリオンが好きな方ローカルLLM（Ollama）や Raspberry Pi で、何か動くものを作ってみたい方LangGraph でマルチエージェントを試したい方 概要 こんにちは。サイオステクノロジーのはらちゃんです！ 今回はOSCの展示ブース用開発として、『新世紀エヴァンゲリオン』の意思決定コンピュータ MAGI を、Raspberry Pi 3台 + ローカルLLM（Ollama）で再現してみました。 ―― 3体の人格が別々のマシンで議論し、多数決で結論を出す その設計や速度チューニング、実機を立ち上げる過程でハマった落とし穴まで、実務にも通じる知見をまとめていきます。 背景 MAGI は、3つの独立したコンピュータ Melchior・Balthasar・Casperが、それぞれ異なる人格で同じ議題を判断し、多数決で結論を出す合議システムです。 これを
マルチエージェントに関する論文を40本再実装してみて分かったこと - Qiita
コロンビア大学の博士課程でAI・セキュリティの研究をしている Koukyosyumei です。 最近暇なので、マルチエージェントLLMに関する40本の論文で提案されているワークフローを再実装してみました。論文で報告されているベンチマーク結果を再現するというよりは、それぞれの手法が、どのようなループを持ち、どのような役割分担を行い、どのようなルールで複数の出力を統合するのかを理解することを目的として再現実装を行い、いろいろな学びがあったので、この記事で共有したいと思います。 結局全部、「ループ構造・プロンプト設計・集約ルール」で説明可能 多くのマルチエージェント手法は、突き詰めると次の3つの組み合わせです。 どのような形で処理を繰り返すか 各エージェントにどのような指示を与えるか 複数の出力をどのように統合するか h5i-python というマルチエージェントのワークフローを Python
【完全ローカル】AIに記憶を持たせる5ステップ — Ollama×RAGでつくる長期記憶チャットボット - Qiita
はじめに こんにちは。開発部の雨です。 今回は、ローカル環境で動く「長期記憶付きチャットボット」をゼロから実装する方法を紹介します。 最初はシンプルに「全会話履歴をそのままLLMに渡す」素朴な実装からスタートし、その問題点を実際に確認しながら、RAG（Retrieval-Augmented Generation）とChromaDBを使って段階的に改善していきます。最終的には、会話がどれだけ長くなっても関連情報だけを的確に引き出せる、実用的なチャットボットが完成します。 使用するツールはすべて完全ローカル・無料。APIキーは一切不要です。 問題の本質 LLMを使ったチャットボットを作るとき、多くの人が最初にこう実装します。 messages = [] while True: user_input = input("You: ") messages.append({"role": "user"
16GB のノートPC でも、Claude Code + ローカル LLM は本気で使える — CodeRouter で Tool Call が安定するまで(2026年7月版)｜zephel01
16GB のノートPC でも、Claude Code + ローカル LLM は本気で使える — CodeRouter で Tool Call が安定するまで(2026年7月版) このノートは「手元の 16GB の Mac やノート PC で、Claude Code をローカル LLM で動かしたい」という人向けの実用ガイドです。2026 年 4〜7 月の X / Reddit(r/LocalLLaMA)の議論を調査した最新のモデル選びと、当方で 100 リクエスト単位の実測を重ねた Tool Call 安定化の数字をまとめています。開発の経緯を知りたい方は末尾の連作記事へどうぞ。 TL;DR 16GB RAM の Mac(M シリーズ)や Windows ノートでも、Qwen2.5-coder:7b や Qwen3.5 9B、低 quant の MoE モデルで Claude Code +
2026年 AIコーディングツール 料金比較6種類 — 個人・法人別の選び方（6月更新版） | ブログ | playpark
「Claude Code、月額$200は高くない？」「Codexって結局いくらかかるの？」「無料で使えるツールはないの？」 AIコーディングツールの料金体系は複雑で、公式サイトを見ても結局いくらかかるのかわかりにくいのが現状です。 プラン名が違う、クレジット制、トークン課金、サブスクリプション...。比較するにも土台が揃っていません。 この記事では、2026 年 6 月時点（更新: 2026-06-09）の最新料金を統一フォーマットで比較します。「自分の使い方だといくらかかるのか」が一目でわかるようにまとめました。 この記事で学べること 主要6ツールの料金プラン一覧 個人・法人別のおすすめプラン 「月額」だけでは見えないコスト構造 ユースケース別の費用対効果 注意事項 料金情報は 2026 年 6 月時点（更新: 2026-06-09） のものです。AIコーディングツールの料金は頻繁に変更
NotebookLMの限界を突破する代替ツール「Open Notebook」が自由すぎた | ライフハッカー・ジャパン
Open Notebookが、NotebookLM自体よりもさらに興味深い理由は、その背後にあるコンセプトです。自分が用意した資料だけを厳密な情報源として機能するLLM（大規模言語モデル）は、想像以上に強力なアイデアでした。 NotebookLMは最初、Googleの研究者グループがRAG（検索拡張生成）の可能性を探るための実験としてスタートしたもの。しかし、人気が高まって機能が追加されていくことで、Googleの単独製品へと成長を遂げました。 もちろん、NotebookLMは高く評価されるべきツールですが、結局のところは、ソースコードが非公開の独自製品にすぎません。 「自分が用意した資料にのみ根ざしたLLM」というコンセプト自体は、現在のNotebookLM、あるいは将来的に提供されるであろう公式機能の枠組みをはるかに超える可能性を秘めています。 どのような使い方であっても、Notebo
Qwen Studio
Qwen Studio offers comprehensive functionality spanning chatbot, image and video understanding, image generation, document processing, web search integration, tool utilization, and artifacts.
ローカルLLMで自分専用AIエージェント環境を作ってみた｜naoto
PicoClaw・Ollama・WSL2・Slack連携で、外に出せない情報を整理するローカルLLMで自分専用AIエージェントを作りたいと思ったとき、今回はPicoClaw、Ollama、WSL2、Slack連携を組み合わせて試しました。 やりたかったのは、ChatGPTやClaudeの代替を完全に作ることではありません。 顧客名が入った会議メモ。 提案前の検討メモ。 障害ログや内部パス。 公開前のアプリ構想。 日報や作業ログ。 こうした外に出しづらい情報を、自分のPC内で整理できるローカルAI環境を作ることです。 結論から言うと、ローカルLLMを万能な自律型AIエージェントとして使うにはまだ厳しいです。 ただし、Slackから呼べる「外に出せない情報の整理係」としてなら、かなり現実味があると感じました。 PicoClaw・Ollama・WSL2・Slackで作りたかったローカルLLM環境
AntigravityとローカルLLMをMCPで繋ぐ！完全無料でクオータを99%削減する連携術
はじめに 生成AIをヘビーに使い倒す開発者や学習者にとって、最大の敵は「APIクオータ（利用制限）の枯渇」ではないでしょうか。 私はAIアシスタント「Antigravity（Gemini）」の優秀な対話UI（特に出力に対してピンポイントでコメントできる機能）が大好きで、思考整理やブログの下書きに使い込んでいました。 しかし、過去の学びやプロフィールなどの「前提情報」をObsidianにストックし、それを裏でAIに読み込ませて対話しようとすると、一瞬でクオータ制限に達してしまうという問題に直面しました。 この問題を解決するため、クラウドAIとローカルLLMを「MCP（Model Context Protocol）」で接続し、「1つの画面で完結させながら、クオータ消費を極限まで削る」ハイブリッド環境を構築しました。その設定手順と効果を共有します。 1. モチベーション：大好きなAntigrav
AIコンテキスト消費で悩んでいる人のための『context-mode』 - Qiita
結論 ・Claude Code 使ってるなら、mksglu氏のcontext-mode を今すぐ入れましょう。 ・/ctx-statsで、セッション終わりにどのくらい節約されたかを見てニヨニヨしましょう。 ・Webサイトの開発では40～50%程のコンテキスト削減が観測されました。 以下はClaude君が書いてくれたので流し見でOK そもそも「コンテキストが溢れる」problem Claude Code（に限らず AI コーディングエージェント全般）を長く使ってると、必ずこいつにぶつかります。 ログを cat したり、git log を流したり、JSON を読んだり、テストを回したり—— ツールの出力 1 バイト残らず会話メモリに積まれていくんですよね。 そして一定量を超えると /compact（自動要約・圧縮）が走る。 要約されること自体は悪くないけど、 要約のたびに細かいニュアンスが落ち
スマホで動くAI、Gemma 4が量子化対応で1GB未満に。Googleが軽量モデル公開 - すまほん!!
スマホで動くAIが1GB未満に。 Googleが、軽量AIモデル「Gemma 4」に量子化を前提にした訓練（モデルを軽量化する前提で学習させる手法）を施した新しいチェックポイントを公開しました。Android Authorityが伝えています。 最小構成のGemma 4 E2Bは、モバイル向けフォーマットでメモリ使用量を約1GBまで抑え、テキスト専用なら1GB未満で動かせるといいます。 カギになっているのがQAT（Quantization-Aware Training、量子化を見込んで学習する手法）です。一般的なPTQ（学習後に圧縮するやり方）はモデルが完成してから小さくするため品質が落ちがちですが、QATは訓練の段階から圧縮後の姿を想定しておくので劣化を抑えられます。Googleは「標準的なPTQと比べて全体の品質はむしろ高い」としています。 平たく言えば、引っ越しでスーツケースに荷物を
「Ryzen 7 8700G」のiGPUで「LM Studio」「ollama」「Stable Diffusion」と戯れる - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AMDのAPU「Ryzen 7 8700G」のiGPU（Radeon 780M/gfx1103）で「LM Studio」「ollama」「Stable Diffusion」と戯れたメモ。純粋Windowsの話のみ。WSL2は登場しない。 環境は以下の通り。 M/B: MSI PRO B650M-A WIFI CPU: AMD Ryzen 7 8700G with Radeon 780M GPU Memory: DDR5-5600(OC) 32GBx2 EXPO OS: Windows11 Pro ※BIOS設定でUMA Frame Bu
Plan modeを見直す 〜grill-meスキルで設計を固め、アプリを作る〜 | cloud.config Tech Blog
Claude Codeでの開発、捗ってますか？最近、Opus 4.7 がリリースされたり、日々様々なTipsや手法が公開されてます。 その中でもPlan modeを使った開発をしている人は多いのではないでしょうか。 Plan mode×Opus 4.7 の組み合わせは、止まることもエラーを出すこともなく、プランから実装まで一気に走り切ってくれるような頼もしさがあります。一方で、使い続けるうちに「これは自分のやり方とは違うかも」「思うように実装ができない」と感じる場面が増えてきました。 そこで、本記事では、Plan mode を使わずに grill-me スキル + ADR（Architecture Decision Records） で設計を固めて個人アプリを作り、そのなかで気づいたことを共有します。 対象読者Opus 4.7 のハンドリングがうまくいっていない方「Plan mode =
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【M365 Copilot】自由にツールを使えない現場で始めるちょいRPA - Qiita
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