Amazon Bedrock AgentCoreのCode InterpreterをMastraで手軽に試してみよう！
こんにちは👋 2025年7月16日、AWSからAmazon Bedrock AgentCoreと呼ばれるサービスがプレビュー公開されました。 元々AWSには、Agents for Amazon Bedrockと呼ばれるAIエージェントを構築できる機能があったのですが、Amazon Bedrock AgentCoreの登場により、AIエージェントをAWS上で構築するための機能がさらに強化されました(ちょっと名前がややこしいですね)。 具体的には以下のような機能がプレビュー公開されています。 Agent Runtime オープンソースのエージェントフレームワーク(LangGraph、Strands Agentsなど)をマネージドにホストできるエージェントランタイムを提供する機能です。ECRにビルドしたイメージを配置して実行します。 Agent Built-in Tool Code Inter
AI/LLM学術ニュース Weekly #15: Wasm agents - ブラウザで動くAIエージェントの新時代｜Algomatic
はじめにこんにちは、Algomatic AXの岩城祐作(@yukl_dev)です。 Algomatic AXでは「AI/LLM学術ニュース Weekly」で毎週ホットなAI/LLMに関する研究トピックをPodcastとnoteで解説しています📓 今回は、Mozilla.aiが発表した「Wasm agents」について解説します。HTMLファイルをブラウザで開くだけでAIエージェントが動作する画期的な取り組みです。 Podcastでも対話形式で解説しています！移動中などのスキマ時間に以下のPodcastもぜひお聞きください！！ Wasm agentsの概要Wasm agents[1]は、Mozilla.aiが進めている実験的なプロジェクトの1つです。HTMLファイルをブラウザで開くだけでAIエージェントを動かすことができる、画期的な取り組みとなっています。 従来のAIエージェント開発では、
バイブコーディングを加速させる Vibe Logger入門チュートリアル｜深津 貴之 (fladdict)
「ClaudeCodeフレンドリーなログを作るシステムがあれば、バイブコーディングの効率があがるのでは？」という仮説から、GenAI時代のロガーを作ってみた。お暇な方は、仮説検証にお付き合いください。 AI時代のログ作成術：あなたのAI助手がコードを理解できるログを作ろう 従来のログは人間向けでしたが、今やClaude CodeやGemini CLIなどのAI助手がコードを理解し、デバッグを手伝ってくれる時代です。 VibeLoggerは、コーディングエージェントが活用しやすい「構造化されたログ」を簡単に作成できるPythonライブラリです。 🎯 なぜVibeCoding Loggerが必要なのか？従来のログ（人間向け）import logging logging.info("User profile fetch failed for user 123")→ AIには「何が起きたか」しか
NotionのデータをPythonで操る技術：API連携で実現する情報管理の自動化へ - uepon日々の備忘録
メモ、タスク、アイデア、参考資料...日々増え続ける情報の洪水に困ったことはありませんか？ ‐ メモアプリはたくさん使ってみたけど、続かない...🥲 ‐ 情報がバラバラで、必要な時に見つからない...😥 ‐ 同じ作業の繰り返しに時間を取られている...😭 こんな状況でもPythonとNotionを組み合わせれば情報整理ができるようになります。 1年ほど前に以下のような記事を書いていたのですが、ボリューム的に少し物足りないと思ったので今回は少し味方を変えてバーションアップの内容を書いてみたいと思います😎 paiza.hatenablog.com Python×Notionの組み合わせが効く理由 Python×Notionは組み合わせによってその良さがいきてきます。 Notionの自由度の高さ … データベース、ノート、タスク管理など多機能なワークスペースを自分好みにカスタマイズ可能
PyCon APAC 2023における登壇者採択に関する調査結果のご報告
▼ 2025 (19) ▼ 4月 (5) PyCon APAC 2023における登壇者採択に関する調査結果のご報告 PyCon JP TV #51「国際法人Python Asia Organization設立の裏話」... PyCon JP 2025 主催メンバーミーティングを開催しました！ PyCon APAC 2025 参加報告会を開催しました PyCon JP 2025のテーマ決定！広島でPythonの「ピース」をつなげよう！ ► 3月 (7) ► 2月 (2) ► 1月 (5) ► 2024 (119) ► 12月 (9) ► 11月 (4) ► 10月 (14) ► 9月 (12) ► 8月 (15) ► 7月 (21) ► 6月 (11) ► 5月 (10) ► 4月 (10) ► 3月 (5) ► 2月 (4) ► 1月 (4) ► 2023 (113) ► 12月 (6)
Streamlitの実装・運用を楽にするTips集（BigQuery、GA4連携、可視化等）
はじめに こんにちは、atama plus でデータエンジニアをしている kumewata です。 先日リリースした新機能のダッシュボードを作ることになり、初めて Streamlit で実装をしました。既存コードを読んだり、自分で実装する中で実装・運用を楽にする Tips がたまったので紹介します。 弊社では Streamlit を利用したアプリケーションを簡単にデプロイできる基盤があり、今回はそれを利用しています。詳しくはこちらの記事をご覧ください。 Streamlit とは Streamlit はデータアプリケーションを簡単に構築できるフレームワークです。Python の実装でデータの可視化やインタラクティブな UI を作れ、とても便利です。 弊社でも BigQuery と連携したダッシュボードやプロトタイプ開発などで利用しています。 Tips 紹介 コンセプト理解 Streamlit
コールドスタートを解決するLambda SnapStartにPythonが対応するも、色々と注意が必要な件。よく読んで、よく使おう！ - Qiita
はじめに AWS LambdaのPythonコーダーの皆さんに、朗報です！ 2024年11月にコールドスタート対策の有効な手段であるLambda SnapStartがPythonにも対応しました！（.NETにも） 今回はSnapStartの基本的な機能の復習と、SnapStart利用時の注意点についてまとめます。 SnapStart復習 それでは、SnapStartの概要とそもそもSnapStartが登場した背景をご紹介します。 SnapStart以前(～2019年) ～コールドスタートとの戦い～ 2014年にリリースされたサーバーレスコンピューティングサービスであるAWS Lambdaですが、当初からコールドスタートという問題がありました。 コールドスタートとは、Lambdaサービスが実行環境の準備、コードのセットアップのセットアップに時間がかかってしまう問題を指します。 上記のコールド
LambdaでS3に画像をアップロードしたらリサイズする処理（Python）
AWS 便利ですよねー。 私はほとんど経験がないのですが必要に駆られて最近触ってます。その中でも苦戦したのが表題の Lambda による画像のリサイズ処理です。 コードは Python で書かれていますが専門ではないのでこの記事はメモの意味も含めて作成しています。そのため、詳しい解説などはありません。予めご了承ください。 S3 フォルダ構成 今回の開発環境では S3 のフォルダ構成は下記のようになっています。 単純に bucket/contents 配下に画像などを格納しているだけです。 仕様 Lambda でリサイズ処理を実行する上での仕様は下記のようにしました。 contets/ 配下に画像がアップロードされたら M サイズと S サイズの画像をリサイズして複製し、ファイル名の末尾にそれぞれ "-m", "-s"を追加する（アスペクト比は維持）。そして、リサイズした画像はオリジナル画像
Lambda が timeout する際に graceful に落としたい日々だった
2023-10-01T00:00:00.000Z 3a1e28ee-19ba-3ae8-3af1-2a2ae2cf1a2b Task timed out after 300.49 seconds Lambda を実装する上では冪等性が重要で、このようにタイムアウトが発生したとしても次に開始される処理には影響がないようにすることが求められます。が、場合によっては上記のタイムアウト時の仕様が困ったことになる場合があります。当社で Lambda を使った処理を実装している上でも、Lambda 内のある処理がされないうちにタイムアウト時間に到達してしまうことで、運用上想定していない挙動が発生してしまうことがあり、頭を悩ませていました。 Lambda を graceful にシャットダウンさせたい Python にはデコレータ[1]という概念があり、これを使うことで関数の前後に任意の処理を追加するこ
AWS Lambda が Python 関数と .NET 関数用の SnapStart のサポートを開始 - AWS
本日より、Python および .NET のマネージドランタイムを使用する関数で Lambda SnapStart を使用することで、1 秒未満の起動パフォーマンスを実現できるようになりました。Lambda SnapStart は、リソースをプロビジョニングしたり複雑なパフォーマンス最適化を実装したりすることなく、応答性が高くスケーラブルなアプリケーションを簡単に構築できるようにするオプトイン機能です。 予期しないトラフィックの急増に対応する、レイテンシーの影響を受けやすいアプリケーションでは、起動時のレイテンシーが高くなると (コールドスタート)、ユーザーエクスペリエンスに遅延が生じる恐れがあります。Lambda SnapStart を使用すると、関数のコードが事前に初期化され、初期化済みの実行環境のスナップショットが作成されてキャッシュされるため、起動時間を短縮できます。関数が呼び出さ
Ai Workforceのインフラ構成 - LayerX エンジニアブログ
こんにちは、LayerX AI・LLM事業部テックリードの須藤です。 今回は、AI・LLM事業部が提供する「Ai Workforce」のインフラ構成について紹介します。 先日、Ai Workforceの紹介サイトがついに公開されました！ getaiworkforce.com また、プロダクト開発チームも以下の記事で紹介されていますのでこちらも合わせてご覧ください。 tech.layerx.co.jp Microsoft Azureを選定した理由 Ai Workforceのクラウド基盤にはMicrosoft Azureを採用しています。その主な理由は以下の2点です。 Azure OpenAIとのシームレスな連携 Ai WorkforceではAzure OpenAIを活用しており、同じAzure環境内でデータのやり取りができるため、セキュリティの向上とパフォーマンスの最適化が見込めます。かつ、
Octoverse: AI leads Python to top language as the number of global developers surges
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
WEBアプリケーションにおけるAWS Lambdaを用いた大規模な非同期処理の実践
GDG Super.init(version=6) - From Where to Wear : 모바일 개발자가 워치에서 발견한 인사이트
AWS Lambda（Python）でAmazon Bedrockの出力をレスポンスストリーミング対応してみた - Taste of Tech Topics
こんにちはイワツカです。 今年の夏は、特に猛暑日が続いていたので、例年にも増して素麺を食べてました。 さて今回は、AWS Lambda（Python）でLambda Web Adapterを用いてレスポンスストリーミングする方法を試してみたので紹介します。 1. 概要 1.1 レスポンスストリーミングとは？ 1.2 Lambda Web Adapterとは？ 2. アプリ作成 2.1 実行環境 2.2 ディレクトリ構成 2.3 FastAPIの実装 2.4 Streamlitの実装 3. アプリを動かして見る 3.1 チャットアプリをデプロイ 3.2 Streamlitを起動する 3.3 チャットを試してみる 4. まとめ 1. 概要 1.1 レスポンスストリーミングとは？ レスポンスストリーミングとは、HTTPリクエストに対してサーバーがレスポンスを一度にまとめて送るのではなく、データを
AWS Lambda PythonのJSON形式のログの例
2023年11月、Lambdaの高度なログ記録コントロール機能がリリースされ、JSON形式のログを簡単にCloudWatch Logsに出力できるようになりました。 Pythonの場合は具体的にどのようなログになるのか気になったので、実行してみました。 使用したランタイムはPython 3.12です。 JSON形式のログの例 サンプルコード： import json import logging logger = logging.getLogger() def lambda_handler(event, context): logger.info('メッセージ1') logger.info('メッセージ2') logger.info(event) logger.info(json.dumps(event)) logger.info('第1引数（msg）は必須みたいです', extra=ev
PythonとLLMで作る！カレー好きのための知識グラフQAシステム - Qiita
はじめに こんにちは、カレー愛好家の皆さん！今回は、Pythonと大規模言語モデル（LLM）を使って、カレーに関する知識を管理し、質問に答えるシステムを作ってみました。このシステムでは、カレー好きの人々のネットワークや、お気に入りのカレー店、新しいメニューなどの情報をグラフ構造で表現し、それをベースに質問応答を行います。 システムの概要 このシステムは以下の主要な機能を持っています： カレー関連の知識をグラフ構造で表現 ユーザーのコメントを分析し、新しい知識をグラフに追加 グラフの可視化（日本語対応） グラフ情報を基にした質問応答 それでは、知識グラフの魅力について詳しく見ていきましょう！ 知識グラフのメリットと有益性 皆さんは「知識グラフ」という言葉を聞いて、どんなイメージを持ちますか？難しそう？複雑そう？確かに最初はそう感じるかもしれません。でも、実はとてもパワフルで、私たちの日常生活
AWS Lambda が Python 3.9 のサポートを追加
AWS Lambda は、マネージドランタイムおよびコンテナベースイメージの両方として Python 3.9 をサポートするようになりました。Python 3.9 で AWS Lambda 関数を記述し、TLS 1.3 のサポート、新しい文字列および辞書のオペレーション、ならびに改善されたタイムゾーンのサポートなどの新機能を使用できるようになりました。Python 3.9 には、コードを変更せずに恩恵を受けることができるパフォーマンスの最適化も含まれています。Lambda による Python 3.9 のサポートの詳細については、Python 3.9 runtime now available in AWS Lambda のブログ投稿を参照してください。 Python 3.9 を使用した Lambda 関数をデプロイするには、Lambda コンソールからコードをアップロードし、Python
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
さくらインターネット、GPUクラウド「高火力 DOK」でPython実行環境のJupyterLabをコントロールパネルから起動できる機能を提供
Pythonのビット和演算子( | ) を unixシェルなどでお馴染みのパイプ処理（ストリーム処理）にしてみる実験 - Qiita
Azure updates | Microsoft Azure
