作って使うAIエージェント —— Pi Coding Agentで足りない機能を自作しよう
Pi Coding Agentは、Mario Zechner氏が開発しているOSSのターミナル型コーディングエージェントです。 Pi Coding AgentA terminal-based coding agentなぜ今Piを紹介するのか。コーディングエージェントは、Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode、Hermes Agent、OpenClawなど選択肢が増えました。 一方で、関心はモデル単体の性能だけでなく、モデルをどう動かすかというハーネス層にも移っています。継続実行ループ、常駐ジョブ、サブエージェント、メモリ、検索、外部ツールをどう組み合わせるか、という話です。 この背景には、最高性能モデルのリリースが以前ほど単純ではなくなっていることもあります。OpenAIの次期モデルでは安全性確認を理由に段階的提供が報じられ、AnthropicのFable 5
AIエージェントが自律的に自己改善する self-improvement スキルが良い
こんにちは、takahashi（@stak_22） です。 私は Claude Code を使って開発しているのですが、「さっき同じこと指摘したのに、また同じミスしてる」というケースがよくあります。 同じセッションなら覚えてくれます。でもセッションをまたぐと忘れる。チームの別メンバーが同じエージェントを動かしたら、また一から同じことを教え直す。学びがその場限りで蒸発していくわけです。その度に CLAUDE.md に追記するのも面倒です。 これを解決してくれたのが、今回紹介する self-improvement という Agent Skill でした。導入してみて布教したいと思えるものだったので、紹介させていただきます。 このスキルは何をするのか ひとことで言うと、会話の中で生まれた「学び」を構造化してリポジトリに貯めていくスキルです。 エージェントが以下のような瞬間を検知すると起動します。
AIエージェントに認証情報を安全に渡したい：1Passwordで試して、用途で使い分けに着地した話 - プログラマでありたい
Claude Code のような AI エージェントに本格的に作業を任せようとすると、AWS の操作、外部 API への呼び出し、決済処理など、認証情報を渡す場面が増えてきます。 ただし、AI に認証情報をそのまま読める状態で渡すのは危険です。bash 経由で外に出されたり、ログに残ったり、indirect prompt injection で使えと命令されたりすれば、秘密値はあっさり漏れます。 そこで、AI には認証情報そのものを渡さず、必要な操作だけを実行させる仕組みを作れないかと考え始めました。設計の選択肢を整理すると、AI への認証情報の渡し方は大きく4段階に分かれます。 AIエージェントへの認証情報の渡し方（4段階モデル） ①は AI 自身が .env を読む状態で、漏洩リスクが最大。④は IAM role や Bedrock のように、AI が秘密値を一度も見ず SDK が裏で
GitHub Copilot：新しいコーディングエージェント
GitHub Copilot に新機能が追加されました。タスクやIssueの内容をもとに実装できるコーディングエージェントで、GitHub Actionsを使ってバックグラウンドで実行し、その作業をプルリクエストとして提出します。 GitHub Copilot に、新しいコーディングエージェントが加わりました。GitHub に直接組み込まれており、GitHub IssueをCopilot に割り当てるとエージェントの作業が始まります。エージェントはGitHub Actions上に安全でカスタマイズ可能な開発環境を自動構築し、作業内容をドラフトプルリクエストへコミットとして随時プッシュします。進捗はエージェントセッションログで随時確認できます。 ブランチ保護など既存のセキュリティポリシーはそのまま適用され、CI/CDの実行前には必ず人間がプルリクエストを承認する仕組みになっているため、ビルド
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