並び順

ブックマーク数

期間指定

  • から
  • まで

1 - 40 件 / 176件

新着順 人気順

Agentの検索結果1 - 40 件 / 176件

Agentに関するエントリは176件あります。 AILLM開発 などが関連タグです。 人気エントリには 『CLINEに全部賭けろ』などがあります。
  • CLINEに全部賭けろ

    Cline を使い始めて2ヶ月ぐらい経った。 自分の直感として、Cline は真のイノベーションの入口であり、そして開けてはいけないパンドラの箱でもあったと思う。 ここでいう Cline は Cline型コーディングエージェントであり、広義には Devin / Cursor や Copilot Agent 等を含む話。だが、後述するように Cline でしか見えない世界がある。 その先の未来に、プログラマとしての自分はフルベットする、という話をする。 私たちが知っているプログラミングの終焉 大事なことは次の記事に全部書いてある。まずこれを読んでほしい。 (Google翻訳) Steve Yegge 氏は、置き換えられるのはジュニアおよび中級レベルのプログラマーではなく、新しいプログラミング ツールやパラダイムを受け入れず過去に固執するプログラマーであると指摘しています。 <略> これはプロ

      CLINEに全部賭けろ
    • AIをシステム開発に活かすコツ、全部書く|kmagai

      今や、AIを活用してソフトウェア開発すること自体は一般的になり、一種のブームと化している。 しかし、Web上で見かけるのはワンショットでテトリスを作る程度の小規模なプロジェクトの話がほとんどで、驚けるものの、正直あまり実用性は無いように感じる。 俺たちが本当に知りたいのはテトリスの作り方じゃねえ!現実の中規模以上のシステム開発で、いかに楽に良いものを作れるかだろ! ということで、まずは弊社から現時点のノウハウを全公開しようと思う。 弊社ではCursorを1年以上活用(サービスがGAになったタイミングから全社員で利用)しており、一定のノウハウを蓄積してきている自負がある。ただ、あくまで一例ではあるので、ぜひみなさんの現場での活用事例も共有してほしい! 免責事項AIエディタでの開発は、LLMとAIエディタの進化に伴い、常に変化している。 そのため、この記事で述べる方法論は、現時点での、弊社での

        AIをシステム開発に活かすコツ、全部書く|kmagai
      • エンジニアに許された特別な時間の終わり

        社内勉強会向け

          エンジニアに許された特別な時間の終わり
        • GitHub Copilot を完全に使いこなす会

          はじめに この記事は GitHub Copilot の Tips を詰め込んだ記事になります。 GitHub Copilot を普段使っているが、コード補完しか使ってない方や、これから使おうと思っている方に向けて Tips をまとめて紹介する記事になります。 是非日々の開発ライフにお役立てください 🚀 GitHub Copilot とは? GitHub Copilot は、開発者がコードをより速く、少ない労力で記述できるように支援する AI コーディング アシスタントです。 コンテキストに応じた支援を提供し、開発者が入力中にコードの提案を行います。 これは、行の補完の場合もあれば、まったく新しいコードのブロックの場合もあります。 これにより、開発者は問題解決、共同作業、イノベーションに集中できます。主要なエディターと統合され、GitHub にネイティブに組み込まれているこのツールは、最も

            GitHub Copilot を完全に使いこなす会
          • AIコーディングエージェント勉強会

            2025/3/25: AIコーディングエージェント勉強会 (プライベート開催) 資料のみ公開版として

              AIコーディングエージェント勉強会
            • Clineに全部賭ける前に 〜Clineの動作原理を深掘り〜

              はじめに AIのコーディングアシスタントとして最近、急速に注目を集めているCline。VSCode上でAIと連携し、コード生成からバグ修正、さらにはターミナル操作まで自動化できるこのツールは、多くのエンジニアの生産性を劇的に向上させています。 mizchiさんの『CLINEに全部賭けろ』という記事では、 AIから引き出せる性能は、自分の能力にそのまま比例する AI自体を管理するパイプライン設計を自分のコアスキルにする必要がある ともあるように、エンジニアはClineという強力なツールの最大限を使えるようになっていくべきです。 「AIの上手な使い方」が今のエンジニアにとって必須スキルになりつつあるため、単にClineを使うだけでなく、その仕組みを理解することで得られるメリットは数多くあります。例えば、現時点でのClineの得手・不得手を理解することでAIに対して的確に指示ができたり、clin

                Clineに全部賭ける前に 〜Clineの動作原理を深掘り〜
              • プロダクト開発に必要なもの全部繋げたらCursorが最強のプロダクトマネージャーになった|田口 信元

                Ubie株式会社で病気のQ&Aのプロダクトマネージャー(PdM)を務めている、田口(@guchey)です。 Cursorをプロダクトマネジャーが活用する記事を見て、自分もプロダクトマネジメント業務の中心をCursorにしてみることにしました。 威力すごい。各所にあった知識を集約した結果、自分の認知限界を超える相棒になりました。 現在のスプリント、バックログアイテム、OKR、ユーザーストーリー、主要メトリクスを把握したAIは、プロダクトの現在地から未来の姿まで詳細に把握したAIプロダクトマネージャーだった。 ディレクトリ構成今はこんな構成にしています。 cursor_pdm/ ├── .cursor/ # Cursor AI 用の設定ファイル │ ├── mcp.json # MCP設定ファイル │ └── rules/ # Cursor AIルール │ ├── 000_general.md

                  プロダクト開発に必要なもの全部繋げたらCursorが最強のプロダクトマネージャーになった|田口 信元
                • Cursorエージェント講座 超入門+実践編 | ドクセル

                  スライド概要 プロンプトやRuleなどのコピペが上の資料だとできづらいかと思うので、こちらのフォルダから別途ドキュメント形式のPDF資料(テキストがコピペできるPDF)を用意しました。こちらもあわせてどうぞ。 https://drive.google.com/drive/folders/18gKJn-Mrx_ij80IS4QrB5DXATynKW_Db?usp=drive_link --- 2025年3月30日(日) 13:00開始〜15:30終了 本講座は下記の人気記事をベースに、執筆者自身が口頭で解説する形式となります * [あなたの仕事に"AI秘書"を。ノンエンジニアでもOKなCursorエージェント超入門](https://note.com/miyatad/n/nae304a0024af) * [プロジェクト管理もストレスもAIがサポート! ノンエンジニアでもOKなCursorエー

                    Cursorエージェント講座 超入門+実践編 | ドクセル
                  • Cline、めっちゃ便利、お金が飛ぶ💸

                    2025-03-28 ENECHANGE I/O Day アウトプット大会(社内イベント)

                      Cline、めっちゃ便利、お金が飛ぶ💸
                    • AIエージェントについてまとめてみた

                      ・AIエージェントとはなにか? ・AIエージェントの現在地はどこか? ・AIエージェントに関連した注目技術トレンド ・AIエージェントの課題と今後

                        AIエージェントについてまとめてみた
                      • AI Agent × Cursor で要件整理から実装まで

                        Introduction Zennのみなさん、こんにちは! TSUKURUBAで、Web フロントエンドエンジニアをしているkiiです 最近、プロジェクトの中でAI Agent(Cursor)を活用した開発に取り組み、試行錯誤を重ねてきました。 その過程で見えてきた、効果的な開発フローやノウハウを本記事でまとめて共有します。 いろんなAI Agent利用記事あるのですが、抽象的なものが多く、もっと具体例教えてほしいな〜と思ったので書いてみました! 実際に使っているドキュメントや命令の例、運用のコツも紹介しますので、 みなさんの開発やAI活用の参考になれば幸いです。 この記事で得られること AI Agent(Cursor)を活用した開発フローの具体的な進め方 AI Agentが実装できるような、要求整理から実装までのDocument作成手順 AIとのやりとりを効率化するための実践的なTips

                          AI Agent × Cursor で要件整理から実装まで
                        • 「MCP?聞いたことあるけど使ってない…😅」人向けに初歩から少し踏み込んだ内容まで解説

                          今回は一気に「MCPなにもわからない」から「MCP完全に理解した」に一気にレベルアップすることを目的に書いています。 そのために以下をモリモリに解説していきます。 ModelContextProtocol(MCP)とは? MCPがあることでできること MCPを実装するライブラリmodelcontextprotocolを使ってチュートリアル 実装のためのネゴシエーションや通信プロトコルの説明も踏まえてのチュートリアルです。 CursorへのMCPサーバーの登録方法 MCPがどのように動作してツールが使われるのか? FunctionCallingとの違い MCPって単語聞きすげてわからないままに嫌になっている人はこれを読むことで解放されてください。 ModelContextProtocol(MCP)とは? まずはイメージを見てもらうとわかりやすいと思います。 (https://modelcon

                            「MCP?聞いたことあるけど使ってない…😅」人向けに初歩から少し踏み込んだ内容まで解説
                          • Cline(Roo Code)を暴走列車にしたら4日間で数ヶ月分のコードが生成できた

                            アイコンが変わったerukitiです。最近はやりのgpt-4o image generationを使って、顔だけだったアイコンに全身が追加されました。2023年4月10日に初めてのLLMプロダクトの開発キックオフからもうすぐで二年です。rat yearなこの業界なんで、変化がめまぐるしすぎますね。 今回は、真に高速なAIコーディングのメソッドを確立するために、中規模くらいのコードをコーディングエージェントのみに書かせる実験をしています。コーディングエージェントはCline派生であるRoo Code(以後Rooと呼ぶ)を使っています。 ※完全に個人研究としてやっているため、会社のリソースは使っていません。 作っているものはコーディングエージェントのコアライブラリ + おまけのCLI 規模としては136ファイル・26410行(一時期30000行弱までいった) なぜコーディングエージェントを使っ

                              Cline(Roo Code)を暴走列車にしたら4日間で数ヶ月分のコードが生成できた
                            • コンピュータ操作が自動化されると真っ先に困る人たちについて|shi3z

                              昨年、OpenAIが最後までComputerUse、つまりコンピュータの自動操作する、いわゆる「本物のエージェンティックAI」を出さなかったことが腑に落ちなかったのだが、よくよく考えると、作るのは簡単でも、それを世に放つのは難しい問題というのがある。 特に今年から正式にOpenAIは非営利団体ではなく営利団体になった。 営利団体というものが目指すものは、当然ながら営業利益である。 さて、ではComputerUseがChatGPTのように「誰でも」使えるようになると困るのは誰だろうか。 まず最初に困るのは、おそらくGoogleだ。だが、すでにサム・アルトマンはGoogleは敵に回してもいいという判断をしている。だからChatGPT Searchを作って、デフォルトの検索エンジンとして使うように勧めている。ただ、まだデフォルトの検索エンジンにするにはChat GPT Searchは不便なことが

                                コンピュータ操作が自動化されると真っ先に困る人たちについて|shi3z
                              • プログラミング用途の生成AI関連ツールの評価 2025/04/14

                                現時点で個人の感想です。流動的なので、明日にでも意見は変わってると思います。 モデル Claude-3.7-sonnet コーディング性能が圧倒的に良い。迷ったらとりあえずこれを使っておけばよい だいたい1ファイル1000行ぐらいが管理できる限界 Gemini 2.5 今なら無料で使える。今のうちに使い込んでクセを把握するといい。 巨大コンテキスト理解ができるので、「大量にコードを読んでちょっとだけコードを書く」つまり一般的な業務プログラミングに向いてる。 リリースから一週間は負荷が高くて不安定だったが、最近安定してきた さすがに単純なコーディング性能は Claude-3.7-sonnet に劣る deepseek-chat Cline で使うには遅すぎて役に立たない AIツール作るときの壁打ちに使っている。雑に巨大データ送りつけても安くて安心 コーディングエージェント/拡張 Cline

                                  プログラミング用途の生成AI関連ツールの評価 2025/04/14
                                • 【業務効率革命】GAS Interpreter の衝撃|ChatGPT研究所

                                  10/26 更新…「Youtubepartnerへのアクセスができません」というエラー、また、「APIキーが見つからない」エラーが出ていた問題について、修正を行いました。 今までで最もインパクトのあるGPTsが完成しました。 その名も、「GAS Interpreter」です。 このGPTは名前の通り、Code Interpreter のように Google Apps Script コードを生成し、その実行までを行います。 他者に使ってもらうものではなく、自分専用のプライベートGPTです。 人によっては、Code Interpreter よりも便利です。なぜかというと、インターネットアクセスができることに加えて、GAS の便利で豊富なライブラリやリソースが活用できるためです。 例を示します。 GAS Interpreter の可能性以下に示す、いくつかの業務フローの実例をGAS Interp

                                    【業務効率革命】GAS Interpreter の衝撃|ChatGPT研究所
                                  • いつのまにか「Claude CodeをMCPサーバー化」してClaude Desktopから利用できる神機能が生えてた件について

                                    ⚠️ 今回Claude Code MCP Server = Claude Code ということで記事の内容を書いています。 本家としても Claude Code自体を他のアプリケーションが接続できるMCPサーバーとして使用し、それらにClaudeのツールと機能を提供したい場合 という表現を使っていますが、Claude Code内部のエージェント機能を使うわけではないようです(API消費ありません)。 なので、僕の解釈ではClaude Code内部で整備しているClaude Code内Agentが利用するメソッドをMCP ServerのToolsとして一部公開しているだけという認識です。 Agent機能はそららToolsを利用するClaude(Desktop)なり、Clineなり、CursorなりWindsurfなりに譲られる形です(まあ結局Claudeだけどそれぞれsystem promp

                                      いつのまにか「Claude CodeをMCPサーバー化」してClaude Desktopから利用できる神機能が生えてた件について
                                    • MCPで広がるLLM 〜Clineでの動作原理〜

                                      この記事『Clineに全部賭ける前に 〜Clineの動作原理を深掘り〜』では、Clineの内部構造について解説しました。今回は、その中でも最近、特に注目されている機能の一つ、MCPについての概要、ならびにCline内部での実装方法について詳しく掘り下げていきます。 そもそもMCPとは MCP(Model Context Protocol)はClineやCursorなどといった、LLMを使用しているクライアントがMCPサーバーと連携するためのプロトコルです。広義的に、MCPとはそのプロトコルを使用したサービスのことを指します。 MCPサーバーとはクラウド上のサービスやローカルで立ち上げているサーバーなどのことです。LLMがこのサーバーと連携することで、Notionのファイル編集やSupabaseのデータベースクエリ、Cloudflareのステータスチェック、ローカルのファイル編集などが可能に

                                        MCPで広がるLLM 〜Clineでの動作原理〜
                                      • OpenAI Agents SDK で「人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方」を自動化してみた - Qiita

                                        Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに @zazen_inu さんの記事「人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方」が凄いので OpenAI Agents SDK で自動化してみました。 目的 @zazen_inu さんのメソッドを楽に実行したい OpenAI Agents SDK で実装してみてフレームワークのクセとか使い方を理解したい 方法 愚直に実装します。 処理フロー それぞれの Agent の背後にはテキスト生成モデルがいます。用途によってモデルの種類を決めます。賢さ、インターネットの情報の調査能力、コストなどを意識します。

                                          OpenAI Agents SDK で「人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方」を自動化してみた - Qiita
                                        • [速報]Google Cloudが複数のAIエージェントを連携させる「Agent2Agentプロトコル」を発表。50社以上がサポートを表明

                                          Google Cloudは、日本時間で今日(2025年4月10日)未明に開幕したイベント「Google Cloud Next 2025」において、複数のAIエージェントを連携させたマルチエージェントシステムを実現する「Agent2Agentプロトコル」(A2A)を発表しました。 Agent2Agentプロトコルを用いることで、異なるベンダーやフレームワークによって構築されたエージェント同士がセキュリティを保ちつつコミュニケーションや情報交換を行って連携できるようになります。これにより開発者はさまざまなプラットフォームやアプリケーションを横断して稼働するマルチエージェントシステムが実現できるようになります。 MCPを補完するプロトコルによるAIエージェント同士の協力を実現 Agent2Agentプロトコルは、Anthropicが提唱したAIモデルとサービスの連携を行うためのプロトコルである「

                                            [速報]Google Cloudが複数のAIエージェントを連携させる「Agent2Agentプロトコル」を発表。50社以上がサポートを表明
                                          • AIエージェント入門

                                            最後に紹介しているハンズオン👇️ https://qiita.com/minorun365/items/85cb57f19fe16a87acff

                                              AIエージェント入門
                                            • Claude + MCP + Deep Researchを試そう|はち

                                              1. はじめに年末年始は仕事や転職活動で忙しく、恥ずかしながらAnthoropicの発表したMCP (Model Context Protocol)についてはあまり踏み込まずに簡単に眺めているのみに留まっていたモグリです。 色々と落ち着いてきたため、やっとMCPについて勉強しています。 MCPを用いると例えば、現在(2025/03/24)まだ日本では導入されていないWeb検索やBrowser Useの機能をClaudeに組み込めてとても便利だなと思います。 一方で、Claudeにより複雑な作業をさせたいと考えると、Web検索やBrowser Useの機能をもったDeep Researchエージェントを自前で組んで、その結果だけ返すMCPサーバーを建てた方が良い作業が出来るのではないかと考えます。(API利用料は置いておいて。) Claude Desktop + Deep Research

                                                Claude + MCP + Deep Researchを試そう|はち
                                              • 「AIがあるんだからもっと安く早く作れるでしょ?」と非エンジニアに言われた時に読む(読んでもらう)記事 - Qiita

                                                Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「いまってAIがあるからプログラミングなんて一瞬でできちゃうんでしょ?うちのももっと安く早くできないの?」と無邪気な非エンジニアに言われた経験があるソフトウエアエンジニアの皆さんや、それに対してエンジニアから微妙な表情で微妙な返事をされたビジネス職の皆さんに向けて記事を書きました。なおこの記事のテキストは100%人間の手によって書かれています。 AIを使えば3分ぐらいでプログラミング書けるんでしょ? その通りです。何もないところからチャットアプリやテトリスや3Dゲームなんかを30秒くらいで書いてくれるようになりました。しかしながら御社の

                                                • MCPでLLMに行動させる - Terraformを例とした tfmcp の紹介 - じゃあ、おうちで学べる

                                                  はじめに こんにちは!今回は、私が最近開発した tfmcp というツールを紹介します。これは Terraform を LLM(大規模言語モデル)から操作できるようにするツールで、Model Context Protocol (MCP) を活用しています。 github.com このブログが良ければ読者になったり、GitHub リポジトリにStarをいただけると開発の励みになります。nwiizoをフォロワーしてくれるのもありがたいです。より良いツール開発のためのフィードバックもお待ちしています! MCP とは何か? 記事を始める前に、まず MCP (Model Context Protocol) について簡単に説明しましょう。MCP についてより詳しい情報は、公式ドキュメント modelcontextprotocol.io や Anthropic の Model Context Protoc

                                                    MCPでLLMに行動させる - Terraformを例とした tfmcp の紹介 - じゃあ、おうちで学べる
                                                  • 2025年の年始に読み直したいAIエージェントの設計原則とか実装パターン集

                                                    関連リソース Agent Design Pattern Catalogue: A Collection of Architectural Patterns for Foundation Model based Agents 【論文紹介】LLMベースのAIエージェントのデザインパターン18選 基盤モデルを用いたAIエージェントの設計パターン The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey は、「AIエージェントのアーキテクチャ」について、シン

                                                      2025年の年始に読み直したいAIエージェントの設計原則とか実装パターン集
                                                    • Slackの会話からドキュメントを育てるGo製AIエージェント「Docgent」を開発しました

                                                      ※この記事は「AI Agent Hackathon with Google Cloud」向けに開発したAIエージェントの説明のために作成したものです。 前書き 現代のソフトウェア開発組織では、素早く高頻度で機能追加・改善していくことが求められると同時に、LLMの時代においてはAIによる利活用を見据えて 「ドキュメンテーション」の重要性が高まってきています。 しかし、「包括的なドキュメントよりも動くソフトウェアを[1]」重視するアジャイル開発を実践する中で、 忙しない日々の中でどうしても残すべきドキュメントを残せない 過去に書いたドキュメントの古い内容がアップデートされず放置されていて当てにならない という組織も少なくないと思います。 きっと今日もどこかの組織のSlackでは、他の部署や開発チームから仕様確認の問い合わせが寄せられ、それらに人手で回答する努力が積み重ねられていることでしょう(

                                                        Slackの会話からドキュメントを育てるGo製AIエージェント「Docgent」を開発しました
                                                      • 知識を蓄積していくAI駆動開発

                                                        AIを補助的に使う時代は終わりました。これからは、AIがプロセスを置き換える時代です。私たちは、AIを単なる効率化ツールではなく、ナレッジを蓄積しながら自律的に活用する開発手法を提案します。適切に設計すれば、AIはコードを書く、ドキュメントを整理する、意思決定を支援するなど、人間と協業しながら進化できま…

                                                          知識を蓄積していくAI駆動開発
                                                        • 【今週の話題】AIエディタ戦争

                                                          マイクロソフトがVSCodeフォークエディタ上での自社拡張をブロックマイクロソフトは、CursorやWindsurfなどのフォークエディタで自社開発のVSCode拡張機能(C++やC#など)の使用を制限しました。 Has the VSCode C/C++ Extension been blocked? · Issue #2976 · getcursor/cursorWhile coding just now I got this msg: The C/C++ extension may be used only with Microsoft Visual Studio, Visual Studio for Mac, Visual Studio Code, Azure DevOps, Team Foundation Server, and success…GitHubgetcursor著者は

                                                            【今週の話題】AIエディタ戦争
                                                          • 次のMCP??A2Aはなんですか

                                                            Model Context Protocol(MCP) MCP 概要 MCP はオープンプロトコルであり、アプリケーションが大規模言語モデル(LLMs)にコンテキストを提供する方法を標準化することを目的としています。AI アプリケーションの「USB-C ポート」に例えられ、AI モデルが異なるデータソースやツールに接続するための標準化された経路を提供します。 MCP の役割 LLM をベースにしたエージェントや複雑なワークフローの構築を支援します。LLM は多くの場合、データやツールの統合が必要ですが、MCP はあらかじめ構築された統合リストを提供し、LLM が直接アクセスできるようにします。異なる LLM プロバイダー間の柔軟な切り替えをサポートし、インフラストラクチャ内でデータセキュリティを確保するためのベストプラクティスを提供します。 MCP アーキテクチャ クライアント - サーバ

                                                              次のMCP??A2Aはなんですか
                                                            • 【MCPのトリセツ #1】MCPの概要と導入方法

                                                              このシリーズでは、Claude や Windsurf Casade などの AI を強化する「MCP(Model Context Protocol)」の導入方法と活用テクニックを、初心者にもわかりやすく解説していきます。様々なMCPサーバーを活用して、AIとの協働作業をより豊かなものにしていきましょう! シリーズ目次 👉 MCPの概要と導入方法 Filesystem MCP Server: AIでローカルファイルを扱う YouTube MCPサーバー:動画の内容を取得 mcp-pandoc: AIでドキュメント形式を変換 GitHub MCPサーバー: AIでリポジトリを管理 Figma MCP:デザインとコードを効率的に連携 Slack MCPサーバー:チームコミュニケーションを強化 Firecrawl MCP:スクレイピングでウェブ情報を取得・分析 Markdownify MCP S

                                                                【MCPのトリセツ #1】MCPの概要と導入方法
                                                              • [速報]Google Cloudが「Agent Development Kit」をオープンソースで公開へ。100行以下のコードでMCPやガードレールを備えたエージェントを開発可能

                                                                Google Cloudは、日本時間で今日(2025年4月10日)未明に開幕した「Google Cloud Next 2025」において、AIエージェントの開発を容易にするフレームワーク「Agent Development Kit」をオープンソースとして公開することを発表しました。 使用するAIモデルとしてGoogleのGeminiだけでなく、Google Cloudが提供するモデルカタログであるVertex AIのModel Gardenからアクセス可能なAnthropic、Meta、Mistral AI、AI21 Labs、CAMB.AI、Qodo などが提供する200以上のモデルから選択可能(ただしGeminiとVertex AIに最適化されていると説明されています)。 Model Context Protocol(MCP)もサポートしており、データとエージェント間の安全な接続を実現

                                                                  [速報]Google Cloudが「Agent Development Kit」をオープンソースで公開へ。100行以下のコードでMCPやガードレールを備えたエージェントを開発可能
                                                                • AIスクレインピングエージェントの構築(LangGraph, Firecrawl)

                                                                  はじめに この記事では、LangGraphとFirecrawlを使用して、企業のWebサイトから特定の情報を抽出するWebスクレインピングエージェントを構築する方法を紹介します。具体的には、企業のホームページから社長の名前を取得する方法を解説します。 参考にさせていただいた動画 この動画では特定のキーワードをホームページから取得していますが、今回は正規表現では取得できないより抽象的な情報を取得することに挑戦しました。 使用技術 LangGraph LangGraphは、AIエージェントを作るためのツールで、複雑な処理をいい感じに管理してくれる便利なフレームワークです。状態遷移グラフを使って、どの処理をどの順番でやるかを分かりやすく設計できます。 特徴: 処理の流れを図にして確認できる(Mermaid図対応) 条件分岐や並列処理ができて柔軟 タスクの状態を一括管理 本プロジェクトでの役割:

                                                                    AIスクレインピングエージェントの構築(LangGraph, Firecrawl)
                                                                  • Cline / RooCodeを安全に使うためにDevContainerを使い始めた

                                                                    AIコーディングエージェントは便利ですが、意図しない挙動を行った時に、被害を最小限にとどめる工夫がいるな〜と思っています。例えば、なんらかの設定をミスって、rm -rfが暴走するとか、無限ループを実行してしまうといったインシデントが考えられます。 当初そのために、今お買い得なXserver VPSを借りて快適な独立した作業環境を構築していました。4GBインスタンスでVSCode ServerとDockerを動かしてたんですが、メモリ使用に耐えられなくなってきて。ちょくちょくOOM(Out of Memory)が出て、「うーん、これは厳しいかな」と感じてました。 そこで、自宅PCを刷新して開発用VMをプロジェクトごとに建てようかと思ったんですが、それはそれでオーバーヘッドでかいですよね。OS管理とかアップデートとか考えると面倒くさい。 要は、プロセスが分離されてて、ワーキングディレクトリ外に

                                                                      Cline / RooCodeを安全に使うためにDevContainerを使い始めた
                                                                    • 製品ドキュメントは読むのではなく質問する時代

                                                                      VS Code の GitHub Copilot が MCP クライアントとして動作する仕組みが追加されたので、Copilot から気軽に自社製品の質問ができたら、快適ではないだろうか?考えた。 そこで、ハルシネーションをできるだけ少なくし、かつ安価で自社製品ドキュメントへの質問ができる仕組みを作ってみることにした。ちなみに LLM 系の知識はほぼ無い。 できあがった Sora Document MCP (Local) 0:00 /0:57 1× GitHub Copilot + Sora Document MCP デモ まぁまぁの速度で、質の高い回答を箇条書きで返してくれるようにはなった。 仕組みについて自社製品のドキュメントは Sphinx というフレームワークをを利用しており、reStucturedText (以降 rst) というマニアックなもので書かれている。この rst を L

                                                                        製品ドキュメントは読むのではなく質問する時代
                                                                      • いまこそ学ぶLLMベースのAIエージェント入門―基本的なしくみ/開発ツール/有名なOSSや論文の紹介

                                                                        大規模言語モデル(LLM)の応用例として「AIエージェント」が大きな話題の1つとなっています。 AIエージェントは、与えられた目的に対して、何をすべきか自律的に判断して動作します。 たとえば、必要に応じてWeb上の情報を検索して回答してくれたり、試行錯誤しながらプログラムを実装してくれたりします。…

                                                                          いまこそ学ぶLLMベースのAIエージェント入門―基本的なしくみ/開発ツール/有名なOSSや論文の紹介
                                                                        • Manus

                                                                          Manus is a general AI agent that bridges minds and actions: it doesn't just think, it delivers results. Manus excels at various tasks in work and life, getting everything done while you rest.

                                                                            Manus
                                                                          • 生成AIのAIエージェントを大手3社(AWS、Azure、Google Cloud)で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog

                                                                            G-gen の奥田です。当記事では、Amazon Web Services(AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud(旧称 GCP)が提供するフルマネージドな AI エージェントサービスの比較を行います。 はじめに 当記事について AI エージェントとは ツールとは マルチエージェントシステムとは RAG と併用する効果 3社比較 前提条件 機能比較 料金シュミレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Amazon Bedrock Agents(AWS)の詳細 構成図 プロダクト一覧 できること 対応モデル ツール 料金 Azure AI Agent Services(Azure)の詳細 構成図 プロダクト一覧 できること 対応モデル ツール 料金 Playbooks(G

                                                                              生成AIのAIエージェントを大手3社(AWS、Azure、Google Cloud)で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
                                                                            • 財布を気にしたくないのでローカルLLM(Gemma3)にコードを書かせてみた - MNTSQ Techブログ

                                                                              SREチームマネージャーの藤原です。 LM Studio + Gemma 3 + Cline + VSCodeの環境を自由研究的に試用したので、その報告エントリです。 モチベーション プライベートでコードを書く際も最近はClineなどを使ってLLMを使ってコーディングをすることが徐々に増えてきました。 VSCodeとClineを組み合わせて外部サービスをつかってコードの変更作業を実施する場合、 何かコードの変更を依頼するたびに、財布の中身から少しずつお金が溢(こぼ)れていく感覚があるでしょう。 1回1回の額は少額とはいえ、多数回繰り返すとなかなかの金額になってきます。 会社では予算の範囲内であれば、利用できますが、個人開発の場合はなかなか躊躇してしまうこともあるでしょう。 また、先日Googleが公開したオープンなローカルLLMのGemma 3も話題になったりしています。 そこでAPI課金

                                                                                財布を気にしたくないのでローカルLLM(Gemma3)にコードを書かせてみた - MNTSQ Techブログ
                                                                              • GithubのCopilot Agentで便利ツールを作った - そーだいなるらくがき帳

                                                                                週末にやった感じ、GithubのCopilot Agentがかなり良かったので感想を書く。 前提 今回作ったツールで似たようなやつはいっぱいあって、llm ってやつが便利なんだけどPythonだし、重厚過ぎてちょっとしたことに入れるにはハードルが高いし、Serverには入れにくい。 ってことでGolangが良いなって思ってシンプルなやつを作った。 その際にGithubにCopilot AgentがGAになったので、こいつをvibe codingのメインで開発してみた。 ちなみに普段からRoo CodeやClaude Codeなんかも触っているのでvibe codingやAI Agentの活用には慣れている。 結論 業務で使うならCopilot Agentがかなり良い印象。 ClineやRoo Codeでやってたことは置き換わりそうな印象がある。 特にCopilotのAgentタイプだけでは

                                                                                  GithubのCopilot Agentで便利ツールを作った - そーだいなるらくがき帳
                                                                                • リモートMCPがやってくる、そしてA2Aについて

                                                                                  先日 Streamable HTTP Transportに対応したMCP TypeScript SDK 1.10.0がリリースされました。これは、以前のSSE Transport(2024-11-05)を置き換えるものです。Python SDK(最新バージョン1.6.0)にはまだこの更新が含まれていないようです。 Release 1.10.0 · modelcontextprotocol/typescript-sdkStreamable HTTP release This is the first release supporting the new Streamable HTTP transport from protocol version 2025-03-26, which supersedes the SSE transport from protocol version 2024

                                                                                    リモートMCPがやってくる、そしてA2Aについて

                                                                                  新着記事