AIエージェントの推論プロセスを読み解く：OpenCodeのコードリーディングから
はじめに：モデルの賢さだけではないエージェントの能力 日頃、Claude CodeやOpenCodeなどのAIコーディングエージェントを使っていると、そのアウトプットの質の高さに驚かされることがよくある。この際に、各社の最新フロンティアモデルの能力に目が向きがちだが、冷静に考えると、優れたアウトプットを生み出しているのはモデル単体の能力だけではないはずである。 これらのエージェントがLLMをどのように呼び出し、その応答をどう処理し、次のアクションにどうつなげているか。この「推論プロセスの設計」こそが、エージェントの実力を左右するもうひとつの重要な要素である。しかし、普段ツールを使っているだけではこの部分は完全にブラックボックスである。 本記事では、オープンソースのAIコーディングエージェントOpenCode (anomalyco/opencode)のソースコードを読みながら、エージェントの
MastraのAI概要と環境構築マニュアル
Webアプリを構築する感覚でAIエージェントを開発・デプロイ TypeScriptで完結するWebスタックとの高い親和性 Python製フレームワークのようにコード書き換え不要 トレーシングや自動評価などデバッグ支援機能が充実 📝 ライセンス情報: MastraはElastic License 2.0 (ELv2)で提供されており、Mastra自体を他者向けのホスト型/マネージドサービスとして提供することは禁止されています。
Cline が有名なので、教育用の Cline を自作した話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? TLDR; １. Cline 1.0.4 を参考に、教育用の Cline（ウェブ版）を作りました ２.「教育用」とは、書き込むファイルを 穴埋めにし正解率チェックをしている から ３. デモ動画 経緯 最近、Cline など LLM がアツいですね。 いずれは自分の仕事も LLM に完全に取られてしまうのでは？と恐怖心しかない毎日ですが、便利さゆえの同時に幾つかの問題があります。 その１つに、「初心者の技術習得を妨げてしまう」 というものがありそうです。 皆さんもコーディングスキルを身につけたのには、コードを読んだりデバッグして試行錯誤
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TypeScriptとVercel AI SDKで実現するLLMアプリケーション開発：フロントエンドからバックエンド、そしてChrome拡張まで | ドクセル
