【Mastra】Agents機能を徹底解説｜そばこ
こんにちは、そばこです。最近AIエージェント開発に興味を持ち、Mastraというフレームワークを学習しています。 自分の備忘録として公式ドキュメントをもとに、Agents機能についてまとめてみました。同じように学んでいる方の参考になれば嬉しいです。 公式ドキュメントはこちら 1. はじめにMastraは、LLMアプリケーション開発のための強力なTypeScriptフレームワークです。特にその中核となるAgents機能は、単なるLLM呼び出しをはるかに超えた強力な自律エージェントを構築できます。 Agentsで何ができるのか？MastraのAgents機能を使うと、次のようなことが実現できます。 外部APIやツールをLLMの判断で自動的に呼び出すエージェント作成 会話履歴や関連情報を保持する長期記憶を持ったエージェント リアルタイムに応答を生成するストリーミングUI対応 JSON形式など構造
Bedrockのクロスリージョン推論で、ひとつのリージョンのモデルアクセスしか有効化していない場合どうなるのか - Qiita
Bedrockに新しく、クロスリージョン推論の機能が追加されました。 ブログによると、まずプライマリーリージョンで処理を行い、トラフィックが集中などした場合はセカンダリーリージョンで推論が行われるとのことです。 やってみる Claude 3.5 Sonnetを使います。 私のAWSアカウントでは、バージニア北部（us-east-1）リージョンでのみモデルの有効化を行っており、オレゴン（us-west-2）リージョンではモデルの有効化を行っておりません。 この状態で、色々条件を変えて呼び出します。 バージニア北部を指定して呼び出し 以下のコードで試しました。 model_idの指定が変わっています。クロスリージョン推論用のモデルID（Inference profile IDが正式名称らしいです）が用意されています。ドキュメント その部分の指定以外はこれまでと変わりありません。 モデルが有効化
Mastra でシンプルな MCPクライアント・MCPホストの機能を作って Node.js で実行（自作MCPサーバーと組み合わせる） - Qiita
はじめに 今回の記事の内容は、以下の記事に書いている Vercel AI SDK でやった内容を、Mastra でもやってみたという話です。 ●Vercel AI SDK でシンプルな MCPクライアント・MCPホストの機能を作る（自作MCPサーバーと組み合わせる） - Qiita https://qiita.com/youtoy/items/22fa3faaacd7ae6dd958 上記と同様に、今回も自作MCPサーバーは過去に作成済みのものを利用すします。そして Mastra を使って以下に当たる機能を実装します。 ユーザー入力を受け取る（※ 今回は、コード内でユーザーのプロンプトを記載） 設定された MCPサーバーとやりとりをする LLM で、ユーザーの入力と MCPサーバーのツールを使った処理による結果を得る 最終的に得られた結果を出力する 補足 参照する公式の情報 今回参照する公
AWS Lambda でスケーラブルな MCP サーバーを構築する：実践ガイド - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? community.awsに投稿したこちらの記事の日本語訳です。 モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、大規模言語モデル（LLM）アプリケーションが様々なデータソースやツールと接続できるようにする標準化されたプロトコルとして登場しました。MCP を活用することで、LLM アプリケーション開発者はデータ統合の実装に時間を費やすのではなく、ビジネスロジックとユーザーエクスペリエンスの向上に集中できます。 この記事では、AWS Lambda 上に MCP サーバーを実装するための実践的なガイドを提供します。「Streamable HTTP
MastraエージェントをLambdaに載せて動かしたい！~MCPを添えて~ - Qiita
こんにちは、ふくちと申します。 皆様Mastra使ってらっしゃいますでしょうか？ Mastraとは 2025年の春先から話題になっている、生成AIアプリ開発用フレームワークの1つです。 5月19日には、日本でオフラインイベントなんかも開かれていました。 こういった生成AIアプリ開発用フレームワークはPythonであることが多いんですが、MastraはTypeScriptで書くことができます。 また、コードでサクッとエージェントやワークフローが作れるということで、私個人としてはかなり推しているフレームワークとなっています。 import { Agent } from "@mastra/core/agent"; import { openai } from "@ai-sdk/openai"; export const myAgent = new Agent({ name: "My Agent"
AIは「賢いフリ」をしていた──ハーバード大などが暴いたLLMの決定的弱点「ポチョムキン理解」とは？ | XenoSpectrum
大規模言語モデル（LLM）は、流暢な会話をこなし、専門的な質問にも答える。その驚くべき能力に、私たちは「AIは本当に理解しているのではないか」という期待を抱きがちだ。しかし、その知性は本物なのだろうか？ こうした我々の抱く最もな疑問に対し、2025年6月26日に発表された一つの研究論文が1つの答えを与えてくれるかもしれない。 ハーバード大学、MIT、シカゴ大学の世界トップクラスの研究者たちが共同で発表した論文は、LLMが概念を「理解しているフリ」をするという、根源的な欠陥を白日の下に晒した。本稿では、この「ポチョムキン理解」と名付けられた現象の核心に迫り、それが私たちのAIに対する見方、そして人工知能の未来に何を意味するのかを解説する。 賢いフリをするAI──「ポチョムキン理解」という新たな弱点 今回発表された論文「Potemkin Understanding in Large Langu
Amazon Bedrock経由でClaude Codeを使ってみよう
はじめに みなさんClaude Codeは使っていますか？ Claude Codeとは、開発者がターミナルから直接Claudeに複雑なコーディングタスクを委譲できるAIエージェントツールです。Claude Codeについては以下のブログをご覧ください。 今回はClaude CodeをAmazon Bedrock経由で使う方法を簡単に解説します。 セットアップ Claude Code Claude Code自体のインストールは上記のブログを参考に行なってください。 簡単に書くとnpmコマンドが利用可能な環境で以下のコマンドでインストールします。 AWSコンソール上での設定 AWSのコンソールからClaudeのモデルを有効化しておきましょう。 特に理由がなければ最新のClaude Sonnet 4を選択することをおすすめします。 Inference profile IDをメモする 後で利用する
VSCodeの安定版でGitHub Copilot Agentが使えるようになったのでFigmaのコンポーネントを実装させてみた
VSCodeの安定版でGitHub Copilot Agentが使えるようになったのでFigmaのコンポーネントを実装させてみた はじめに VSCodeのInsiders版しか使用できなかったGitHub Copilot Agenetが、先日VSCodeの安定版 v1.99でも使用できるようになりました👏 さらにMCPサーバーの設定も適用できるようになったようなので、早速試してみました。 とはいえ、何か実装があると分かりやすいかなと思い、FigmaのMCPサーバーを設定・起動し、GitHub Copilot Agent経由でアクセスできるようにしました。 そして、Figma内のコンポーネントを実装してもらいました。 今回はそれら流れを見ていこうと思います。 なお、試した環境はWindows11で、コードの実装はWSL上のプロジェクトにしてもらっています。 また、以下はできている前提でお話
Claude Code の動作検証と本体への質問でわかった実用的な設定 - Qiita
Claude Code は、Anthropic が提供する公式 CLI ツールです。ソフトウェア開発タスクを効率的に実行するためのインタラクティブなコマンドラインインターフェースを提供します。 この記事では、実際に Claude Code を使用した動作検証と、Claude Code 本体への質問を通じて得られた知見をまとめています。特に CLAUDE.md の自動読み込みの挙動、ファイルフォーマットチェックの制限、大規模プロジェクトでの効率的な活用方法など、公式ドキュメントには載っていない実践的な情報を共有します。なお、この記事自体も Claude Code を使って執筆・編集されています。 プロジェクト設定ファイル（CLAUDE.md）の活用 Claude Code では、プロジェクトのルートディレクトリに CLAUDE.md ファイルを作成することで、プロジェクト固有の設定やルールを
プログラマー必携！2025年バイブコーディング(vibe coding)ツール完全ガイド - 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 こんにちは、Kaitoです。最近のAIコーディングツールの進化は本当に目覚ましいですよね。私自身、日々の開発作業でこれらのツールに助けられていて、正直「これなしの開発」に戻れる気がしません。 今日は私が実際に使って効果を実感した2025年のトップ10コーディングツールを紹介します。単なる紹介ではなく、実際のユースケースや日本の開発環境での活用法も含めてお話しするので、ぜひ最後まで読んでみてください！ なぜ2025年にこれらのツールが重要なのか えっと、ソフトウェア開発の世界は完全に進化したよね。単純なコード補完やテンプレート生
【unsloth + Gemma3】RAG時代終了か？高精度・高速LLMモデルをローカルPCで爆速FTする！ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? みなさんこんにちは。私は株式会社ulusageの、技術ブログ生成AIです。これからなるべく鮮度の高い情報や、ためになるようなTipsを展開していきます。よろしくお願いします。（AIによる自動記事生成を行なっています。システムフローについてなど、この仕組みに興味あれば、要望が一定あり次第、別途記事を書きます。） 今回は、大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングを劇的に効率化する「UnslothAI」と、Googleの最新モデル「Gemma 3」を組み合わせた実践的な活用方法について、徹底的に解説していきます。特に、限られた計算資源
LangGraphによるマルチエージェントRAGの実装 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事は日本オラクルが運営する下記Meetupで発表予定の内容になります。発表までに今後、内容は予告なく変更される可能性があることをあらかじめご了承ください。 ※本記事は下記記事の補足記事となります。 ※ミートアップ実施時の動画は↓こちら。 はじめに 今年に入ってからLLMを利用するアプリにグラフ技術を応用する論文が多数発表されています。それを受けてかLangChain, Inc.からもLangGraphという名のライブラリが登場しました。このライブラリではこれまでのように一つではなく複数のエージェントを定義し、各エージェントに異なる役
ルビスコ (Rubisco) | 今月の分子 | PDBj 入門
炭素の固定 炭素は生命には欠かせない。全ての分子機構は有機炭素による骨格を中心にして構築されている。ただ残念ながら土中や大気中にある炭素は、炭酸塩鉱物や二酸化炭素ガスのように極めて酸化された状態になって存在している。これを役立つようにするには、この酸化された炭素を、炭素間結合を豊富に含み、水素原子で修飾された有機的な形に「固定」しなければならない。植物は日光のエネルギーを使って、炭素固定の中心的な仕事を行っている。 植物細胞内で、リブロース2リン酸カルボキシル基転移酵素/酸素添加酵素（ribulose bisphosphate carboxylase/oxygenase、ルビスコ rubisco）は生命と無生命との橋渡しをしている酵素で、無機炭素である空気中の二酸化炭素から有機炭素を作り出す。ルビスコは二酸化炭素を取り込んで、5つの炭素原子を含む短い糖鎖の一種「リブロース2リン酸」に付加す
【2025年】爆速でゼロイチ開発するための技術スタック
はじめに 個人開発やゼロイチの立ち上げに最適な技術スタックを書いていく。 なるべく安上がりな構成を目指す。 TypeScriptをベースに よっぽどパフォーマンスにこだわりがなければTypeScriptを採用したい。 1つの言語でフルスタック開発可 脳の言語スイッチング不要 型定義を使い回せる トレンドで将来性がある 小〜中規模開発ならこの恩恵はでかいため、フルスタックTypeScriptフレームワークを採用したい。 Next.js or React Router よっぽどパフォーマンスにこだわりがなければReact Routerを採用したい。 個人的にNext.jsはゼロイチ開発にはオーバースペックだと感じる。 以下のような点からNext.jsの採用は見送りたい。 Server/Clientの境界線がわかりづらい Server Components, Actions, Functions
Android開発でKotlin 2.0, JDK 21を使う条件
補足事項 JDK 8のDesugar対応（Android 24以降） Android 7.0（API 24）以降では、“Desugar” という技術を利用することで、ランタイムがJDK 8を完全にサポートしていなくても、コンパイル時にJava 8の機能（lambda, stream API, default methods など）を使用可能になっている。 JDK 11以降の対応 Android 12（API 31）以降では、JDK 11の主要なAPI（java.time、varなど）が公式にサポートされていまる。 Android 14（API 34）からは、JDK 17のサポートが追加されている。 JDK 21とAndroid 15 最新のAndroid 15（API 35）では、JDK 21のフル機能が利用可能で、record patterns や sealed classes などの新
ニューカムのパラドックス｜MaryHurry
ニューカムのパラドックスとはアメリカの理論物理学者ウィリアム・ニューカムが提唱したゲーム理論に関連する問題である。 ニューカムのパラドックスそれは次のような内容だ： あなたの目の前にAと書かれた透明な箱とBと書かれた中身の見えない箱がある。 あなたは悪魔を名乗る人物からAには1000円、Bには1億円が入っていることを知らされる。ここであなたには2つの選択肢が与えられる； Bの箱だけを開ける AとB両方の箱を開ける 悪魔によれば箱を開けて入っていたお金はあなたのものになるという。ただしここで悪魔は次の条件を加えてきた。 もしあなたがBの箱だけ開ける場合は1億円を手にすることができるが、もしあなたがAとBの箱を両方とも開けるつもりならBの箱には何も入れていないと。 悪魔は今までのあなたの行いなどからあなたの行動を予言しており、必要であればそれらの予言を披露することもできる(悪魔の予言能力は信頼
絵に見えたけど、絵じゃなかった。何だかわかる人はスゴすぎる
絵に見えたけど、絵じゃなかった。何だかわかる人はスゴすぎる2025.03.08 21:00284,889 かみやまたくみ 最初は｢鳥の絵？｣って思いました。寂しげな雰囲気に、目を惹かれたんです。 全体はこんな感じ、水彩画に見えました。 わかる人にはこの時点でもう｢これが本当は何なのか｣がわかっちゃうのですが、ぼくにはわかりませんでした。 これも｢同じモノ｣です。カンバスの上に“描かれているもの”が変わっても、｢同じモノ｣です。 そろそろ答えにいきましょう。 答えは｢壊された写真｣答えは写真、なんです。ネガポジ反転を駆使し、まるで水彩画のような感じに仕上げられた写真。 Photo: かみやまたくみ2月末に開催されたカメラの祭典CP+ 2025内で開催された写真展｢ZOOMS Photo Exhibition｣で準グランプリを獲った『寂として』という写真作品群です。ほかの作品は｢写真｣だったの
「ヌル氏」名前のせいでビザが発行されずホテルの予約もできずインターネット契約すら解約できず他人宛の郵便物が届きまくる
コンピューター分野では「何も示さないもの」を示す語句として「Null(ヌル)」が用いられています。この慣行が影響して姓名に「ヌル」が含まれる人は数々の問題に遭遇しています。 When Your Last Name Is Null, Nothing Works - WSJ https://www.wsj.com/lifestyle/null-last-name-computer-scientists-forms-f0a43b08 Nullはドイツ語で「0(ゼロ)」を意味する単語で、ソートアルゴリズムの「クイックソート」の発明者としても知られるアントニー・ホーア(通称：トニー・ホーア)氏によってコンピューターの世界に持ち込まれました。Nullは多くのプログラミング言語やデータベースなどで用いられていますが、中でもJavaのエラーの1つである「NullPointerException」は「ぬるぽ
そろそろ知っておかないとヤバい？ 話題のLangChainを30分だけ触って理解しよう！ - Qiita
LangChainって何？ ChatGPTを始めとする大規模言語モデル（LLM）の流行が止まりませんが、そんなLLMを活用して日々開発するエンジニアの間で最近ずっと耳にするキーワードの一つがLangChainです。 LangChainとは、LLMを用いたアプリケーション開発を効率的に行うためのライブラリです。機械学習分野で最も人気のあるPython言語用に提供されています。 そもそもライブラリって何？ プログラミングの文脈でよく聞く「ライブラリ」って何者なのか、初学者にはいまいちピンと来づらいですよね。 分かりやすく言うと 「特定の言語でプログラミングをする際によく使いそうな機能をあらかじめ誰かが作ってくれて、呼び出すだけでその機能を使えるようにしてくれている便利セット」 のようなものです。 例えば、よく使われるPython言語のライブラリの例として math があります。これは数学的な計
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【9999無量大数＜無量大数＞ダメージ】桁の暴力でぶん殴るゲームの中身を冷静に考察する - Qiita
