初版：2026年5月10日 更新：2026年5月10日 目次 Claude Codeとは？ インストール フォルダ構成 設定 設定 (settings.json) 基本ルール (CLAUDE.md) メモリ (MEMORY.md) 機能 フック (hooks) コマンド (commands) スキル (skills / SKILL.md) サブエージェント (agents) コネクタ(connectors / MCPサーバー) LSP(LSPサーバー) プラグイン(plugins) コマンド 終了 会話履歴 セッション管理 設定系 情報表示系 認証・アカウント コード管理・レビュー プランニング・タスク管理 クラウド・リモート機能 拡張機能・統合 スケジュール・自動化 学習・サポート 外部連携セットアップ その他 ショートカット コンフィグ値 コマンドオプション Tips 何度も確認を求め
「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築 」という書籍が素晴らしかったのでNode.jsでも書いてみた - selmertsxの素振り日記
はじめに 「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築」 という本が素晴らしかったので、ちゃんと身につけるために Python だけじゃなくて Node.js でも動かしてみました。同じことをやろうとした人のために、ここにそのときの記録を残します。特に callbacksやmemoryについて、詳細に記載しようと思います。 書籍の説明につながるようなことはできる限り書きません！めっちゃ良書なので、ご興味持っていただけた方は購入してもらえますと 🙏 5章まではPython固有のToolを利用しており、6章の中身は7章とかなり近いところがあるので、7章のプログラムだけここに記載します。LangChainの学習に注力したいので、Serverelss Frameworkに関連するコードは省略しました。また、Momentoや @slack/bolt に関する説明はしません。 プロ
こんにちは！逆瀬川ちゃん (@gyakuse) です！ 今日は日本語の手書きメモをいい感じに書き起こしてくれるOCRを探して、23モデルを片っ端から比較してみた話をまとめていきたいと思います。 手書きメモは楽しいが電子化がつらい わたしはいまだに手書きメモをよく書きます。打ち合わせの最中にさっと書いたり、アイデアを整理するときにペンで図を描いたり。手を動かしながら考えるのはとても楽しいし、タイピングとは違う思考の広がり方があります。 ただ問題は電子化です。ノートに書いたメモをあとからSlackやNotionに転記するのがとにかくつらい。自分の字を自分で読み返す作業がすでにつらいのに、それを打ち直すのは二重苦です。 OCRで自動化したいのですが、日本語の手書き文字って既存のOCRモデルにとってはかなり難しいタスクです。活字ならどのモデルでも高精度ですが、手書きとなると精度がガクッと落ちます。
技術評論社のエンジニア選書から、新刊『作って学ぶAIエージェント ──TypeScriptとLLMで切り拓くAI時代のエンジニアリング』を出しました。2026年4月20日発売、紙版・電子版が同時に出ています。 作って学ぶAIエージェント | 技術評論社ソフトウェア開発の世界では「AIエージェント主導のコーディング」が主流になろうとしています。エージェントはコードを生成するだけでなく、ファイルを読み、コマンドを実行し、テストを実行し、結果を確認し、必要に応じて修正を繰り返します。 本書は、こうしたAIエージェントのしくみを「使う」のではなく「作る」ための実践的なガイドです。最終的にはGitHubのIssueを起点に、コードの修正からプルリクエストの作成までを自動化するコーディングエージェントを実装します。扱う技術はTypeScriptとBunを中心にし、GitHubへの統合までを扱います。
MCP ツールのコンテキスト圧迫の問題とその解決策
MCP の普及に伴い、多数のツール定義が LLM のコンテキストを圧迫する課題が浮上しています。本記事では Progressive disclosure（段階的開示）による最小限の情報提供、MCP を使ったコード実行によるツール呼び出しの効率化、単一の検索ツールによるコンテキスト削減など、実践的な解決策を Claude Skills や Cloudflare Code Mode の事例とともに解説します。 Model Context Protocol (MCP) は登場からおよそ 1 年が経過し、事実的な標準としての地位を確立しつつあります。MCP が普及するにつれて、MCP ツールの課題点も浮き彫りになってきました。その課題の 1 つが、1 つのタスクを達成するために多くのツールが読み込まれ、結果として多くのコンテキストが消費されてしまうという問題です。 前提として、LLM がタスクの達
TSKaigi資料まとめ
非常に学びが多く、刺激的な時間でした。…が、あまりに内容が濃く、逆に記憶に残らない！ そんな自分のために、登壇者の方が公開してくださっている資料をまとめました。 もともとは完全に自分用のメモなのですが、「こんなの欲しかった」と思ってくださる方がいればと思い、共有してみます。 内容に誤りや抜けがあれば、ぜひコメントなどでご指摘いただけると嬉しいです。修正していきます！ ※本記事では、TSKaigi 2025の各登壇者が公開されている資料・概要を引用・紹介しています。 ※引用元・登壇者情報は公式サイトおよび各スライド共有サービスからのリンクに基づいています。 ※内容の正確性については各登壇資料をご確認ください。 2025/05/23 Room: トグル 招待講演 The New Powerful ESLint Config with Type Safety Introduction to th
はじめまして、ますみです！ 株式会社Galirage（ガリレージ）という「生成AIに特化して、システム開発・アドバイザリー支援・研修支援をしているIT企業」で、代表をしております^^ この記事では、Microsoft Build 2025の発表内容をまとめていきたいと思います🎉 もしも現地で参加している方は、ぜひ会場で見かけたらお声がけいただけたら嬉しいです^^ ちなみに、現地のKeynoteの会場の雰囲気はこんな感じでした！！！ イントロダクション まず、CEOのサティア・ナデラさんは、Building the open agentic web という世界観を発表しました！ このフレーズは、Build 2025の重要なテーマであり、この後の最新発表につながっています！ さらに、以下のDeveloper tools と 次の4段階のレイヤーに分類をして、これ以降の発表をしていきます。 A
LLMによるコード補完の登場 (2021年) GitHub Copilotの登場 我々がよく知るLLMによる支援はまず GitHub Copilot から始まりました。これはGPT-3 (OpenAI Codex, 現在のCodexと名前が同じで本当にややこしい) をベースとしたコード補完システムで、タイピングをしていると自動的にその行の続きを予測してくれるものです autocompleteとの違い それ以前にもIntelliSenseのようなautocompleteがありましたし、より進歩したn-gramなどを用いたものはありましたが、LLMをベースとしたものはTabnine (Tabnineは初期はn-gramモデル) やCopilotからとなります チャットベースのコードアシストの時代 (2022-2023年) ChatGPTの登場 ChatGPT以降、チャットによる対話形式でコード
GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
Official integrations are maintained by companies building production ready MCP servers for their platforms. 21st.dev Magic - Create crafted UI components inspired by the best 21st.dev design engineers. 2slides - An MCP server that provides tools to convert content into slides/PPT/presentation or generate slides/PPT/presentation with user intention. ActionKit by Paragon - Connect to 130+ SaaS inte
Agent Skillsに全部賭ける価値はあるか
はじめに Agent Skillsがオープンスタンダードとして公開されました。 今年に入ってからCline, Claude Code, opencode, Codexとコーディングエージェントがたくさん出てきましたが、どれも発展途上であり、場当たり的なアップデートばかり繰り返され、全部賭けるにはリスクが大きすぎるようなものばかりでした。 また、コーディングエージェントが登場する前から存在するRAGやMCP、コーディングエージェントを効率的に利用するためのAGENTS.mdファイルにおいても、互換性を重視するあまり、良い仕様改定が行われてきませんでした。 そんな中登場したのがAgent Skillsです。 個人的には今まで登場してきたものの中で、唯一、文句無しの完成度を誇るものでした。 自作コーディングエージェントShaftの作者であり、コンテキストエンジニアリングに関する様々な知見を持つ私
AI エージェント界隈で話題の MCP の凄さ実感！ー その特徴・技術概要・今後の展開 ー「メタ AI エージェント」実現なるか？
【速報】OpenAI が MCP 対応を発表 ＆ 仕様バージョンアップ！ MCP が実質的な業界標準 になりそうです！ 2025年3月27日、OpenAI が MCP 対応を発表 しました： @OpenAIDevs "MCP 🤝 OpenAI Agents SDK" 「ChatGPTが“AI界のUSB-C”こと「MCP」対応へ 競合・Anthropic発の規格が実質的な業界標準に」ITmedia また、3月26日には、MCP 仕様のバージョンアップの発表 もありました！（特にリモートMCPサーバー関連）： @alexalbert__ "A new version of the MCP spec was finalized today" MCP Spec Revision: 2025-03-26 この資料の内容は古くなってしまった部分があるので、誤解がないようにまずは速報を。 時間が取れ次
AIエージェントの開発を一気に行っていたのでそのまとめとなる記事を書いてみようと思います。 エージェント開発のSDKやノーコードツールは充実してきていますが、MVPとしてバックエンドとして使ってる Go でライブラリなどをあまり使わず開発を進めた結果、ほぼ自前で実装することになったので一からのAIエージェント開発ということで参考になるかと思います。 1. はじめに：なぜ Go で AI エージェント基盤を作るのか AI エージェントの実装といえば、一般には Python が選ばれます。 LangChain / LangGraph や LlamaIndex など、強力なエージェントフレームワークのサポートが充実しているからです。 ではなぜ筆者は、Go で、しかも（ほぼ）自前の AI エージェント基盤を一から構築したのか？ その理由は以下の 3 点に集約されます。 既存のバックエンドが Go
I use Claude Code. A lot. As a hobbyist, I run it in a VM several times a week on side projects, often with --dangerously-skip-permissions to vibe code whatever idea is on my mind. Professionally, part of my team builds the AI-IDE rules and tooling for our engineering team that consumes several billion tokens per month just for codegen. The CLI agent space is getting crowded and between Claude Cod
MCP（Model Context Protocol）とは何か？ メリット、デメリット、活用例を分かりやすく解説
MCP（Model Context Protocol）とは何か？ メリット、デメリット、活用例を分かりやすく解説 MCPは、LLMをファイルシステムやデータベース、各種APIといった外部のデータソースやツールとシームレスに接続するためのオープンなプロトコルだ。本記事では、ITエンジニアや開発者向けに、MCPの基本的な仕組みから、そのメリット、デメリット、具体的な活用例までを分かりやすく解説する。 LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーション開発において、「外部のデータやツールとの連携が思うように進まない」「APIごとにカスタマイズした実装が必要で、開発のスケールに限界を感じる」といった悩みを抱えてはいないだろうか。AI（人工知能）が真に能力を発揮するには、リアルタイムの情報や専門的なツールとのシームレスな連携が不可欠となる。 この課題を解決する技術として、Anthropicが提唱す
型安全かつシンプルなAgentフレームワーク「PydanticAI」の実装を解剖する - ABEJA Tech Blog
はじめに こちらはABEJAアドベントカレンダー2024 12日目の記事です。 こんにちは、ABEJAでデータサイエンティストをしている坂元です。最近はLLMでアプローチしようとしていたことがよくよく検証してみるとLLMでは難しいことが分かり急遽CVのあらゆるモデルとレガシーな画像処理をこれでもかというくらい詰め込んだパイプラインを実装することになった案件を経験して、LLMでは難しそうなことをLLM以外のアプローチでこなせるだけの引き出しとスキルはDSとしてやはり身に付けておくべきだなと思うなどしています（LLMにやらせようとしていることは大抵難しいことなので切り替えはそこそこ大変）。 とはいうものの、Agentの普及によってより複雑かつ高度な推論も出来るようになってきています。弊社の社内外のプロジェクト状況を見ていても最近では単純なRAG案件は減りつつあり、計画からアクションの実行、結果
Today, we are excited to announce the launch of .NET 10, the most productive, modern, secure, intelligent, and performant release of .NET yet. It’s the result of another year of effort from thousands of developers around the world. This release includes thousands of performance, security, and functional improvements across the entire .NET stack-from languages and developer tools to workloads-enabl
【2026年2月】AIエージェントのフレームワーク、いつ使う？どれを使う？LangChain？Claude Agent SDK？ - Generative Agents Tech Blog
ジェネラティブエージェンツの大嶋です。 LLMアプリケーション・AIエージェントの開発で、フレームワークを使う？使わない？という議論が盛り上がっています。 LangChain、Strands Agents、OpenAI Agents SDK、Claude Agent SDK、その他たくさんありますが、これらはいつ使うべきなのでしょうか？ また、使うならどれを使うべきなのでしょうか？ この記事に、「AIエージェントのフレームワーク、いつ使う？どれを使う？」という疑問について、2026年2月時点での私の考えをまとめます。 実装するアプリケーションの種類によって判断が異なると考えているので、アプリケーションの種類ごとに書いていきます。 RAGアプリケーション エージェンティックワークフロー 簡単なエージェント コーディングエージェント ファイルシステム上で動作するエージェント（コーディングエージ
What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I)
It’s an exciting time to build with large language models (LLMs). Over the past year, LLMs have become “good enough” for real-world applications. The pace of improvements in LLMs, coupled with a parade of demos on social media, will fuel an estimated $200B investment in AI by 2025. LLMs are also broadly accessible, allowing everyone, not just ML engineers and scientists, to build intelligence into
Intro Quickstart Examples Documentation API Reference Model context protocol (MCP) The Model context protocol (MCP) standardises how applications expose tools and context to language models. From the official documentation: MCP is an open protocol that standardizes how applications provide context to LLMs. Think of MCP like a USB-C port for AI applications. Just as USB-C provides a standardized wa
【インターンレポート】OpenAI Agents SDK (Python版) でコールセンター風音声対話型マルチエージェントデモを作ってみた(おまけ付き) - Insight Edge Tech Blog
目次 【インターンレポート】OpenAI Agents SDK (Python版) でコールセンター風音声対話型マルチエージェントデモを作ってみた(おまけ付き) はじめに 1.AIエージェント✖️音声 = 音声エージェント 1.1 普及してきたAIエージェントについて 1.2 音声エージェントの恩恵について考える 1.3 リアルタイム音声対話API・音声エージェント開発ツールの紹介 2. OpenAI Agents SDK (Python版)で作る音声対話型マルチエージェントツール 2.1 OpenAI Agents SDKとは 2.2 2種類の音声エージェントの構造 2.3 デモの紹介 2.4 今後の展望 おわりに 参考資料 はじめに こんにちは！！！ Insight Edgeでアルバイトをしております、東京科学大学大学院 修士2年の田中です。大学院では、経営工学系の研究室で、サッカーの
GitHub - punkpeye/awesome-mcp-servers: A collection of MCP servers.
Servers for accessing many apps and tools through a single MCP server. 1mcp/agent 📇 ☁️ 🏠 🍎 🪟 🐧 - A unified Model Context Protocol server implementation that aggregates multiple MCP servers into one. tadas-github/a2asearch-mcp 📇 ☁️ - MCP server to search 4,800+ MCP servers, AI agents, CLI tools and agent skills. Install: npx -y a2asearch-mcp. Ask Claude: "Find MCP servers for database access"
Lambda Durable Functions で Human-in-the-Loop なAIエージェントを実装する！ - Taste of Tech Topics
1.はじめに こんにちはデータ分析エンジニアの木介です。 今回は2025年12月にAWSより発表された Lambda Durable Functions を使って Human-in-the-Loop なAgentの構成を紹介します。 Lambda Durable Functions を使うと、複数ステップの処理を 最大1年間 継続できます。 また、承認待ちのように処理を進められない間はLambdaの実行を一度止めた状態で待機でき、その間は実行時間として扱われません。 そのため、Human-in-the-Loop のように「数時間〜数日待つ」ワークフローでも、サーバレスのまま実装しやすくなります。 aws.amazon.com 以下のような人間の承認が必要となるようなAgentを、 Lambda Durable Functions によりサーバレス構成で実現しています。 Human-in-t
GitHub Copilot CLIのエージェント機能をコードから自在に呼び出してAIエージェントアプリが作れる「GitHub Copilot SDK」テクニカルプレビュー公開
GitHub Copilot CLIのエージェント機能をコードから自在に呼び出してAIエージェントアプリが作れる「GitHub Copilot SDK」テクニカルプレビュー公開 GitHubは、GitHub Copilot CLIのAIエージェント機能を主要なプログラミング言語から呼び出して、ユーザー独自のAIエージェントを備えたアプリケーションを開発可能にする「GitHub Copilot SDK」のテクニカルプレビューを公開しました。 エージェントワークフロー、ゼロから作るのは大変ですよね。 GitHub Copilot SDKがテクニカルプレビューで登場しました！ GitHub Copilot CLIを支えるエージェント基盤を、 あなたのアプリに組み込めるように。 Node.js、Python、Go、.NETに対応 詳しくはこちら https://t.co/xOihWJPbTL —
Strands Agents – オープンソース AI エージェント SDK の紹介 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Strands Agents – オープンソース AI エージェント SDK の紹介 本稿は 2025 年 5 月 16 日 に AWS Open Source Blog で公開された “Introducing Strands Agents, an Open Source AI Agents SDK” を翻訳したものです。 2025 年 5 月 16 日、Strands Agents のリリースを発表でき、嬉しく思います。Strands Agents は、わずか数行のコードで AI エージェントを構築・実行するモデル駆動型アプローチを採用したオープンソース SDK です。Strands は、シンプルなエージェントのユースケースから複雑なものまで、そしてローカル開発から本番環境でのデプロイまで対応します。AWS の複数チームが既に本番環境で A
Pydantic AI
Pydantic AI: Python Agent Framework for GenAI Pydantic AI: Python Agent Framework for GenAI Pydantic AI Installation: Setup and Requirements Pydantic AI Support: Slack Channels & GitHub Pydantic AI Error Handling & Troubleshooting Pydantic AI Gateway Documentation Pydantic Evals Pydantic Graph Integrations Related Packages Examples API Reference Project GenAI Agent Framework, the Pydantic way Pyda
MCP入門 〜面倒なことはAIエージェントにやらせよう〜 by からあげ を聞きながら - Qiita
This report. からあげさんから示唆された視点で記事を１０個書いたら、 Paper & Hacksで発表しようかなって思うんです。 自分の専門が通信で、USBにはいつもお世話になっている。 MCPがUSBのType-Cならいいのにってなった。 20251012 追記 からあげさんたちが本を出された。 PythonではじめるMCP開発入門 https://www.kodansha.co.jp/book/products/0000419324 関連記事を書きかけ中。 「PythonではじめるMCP開発入門」の前に with ChatGPT https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/263ac2f93519e9e000c3 PythonではじめるMCP開発入門 GitHubから始める Anaconda編 https://qiita.com/kaizen
この記事の文章は 60% くらい AI が書いてますが、細かい言葉尻や内容の正誤は人間がチェックし修正した上で公開しています。 本記事は airCloset Advent Calendar 2025 の2日目の記事のはずでしたが、諸事情により遅刻しました。2日目にして遅刻する大失態……。 このアドベントカレンダーにはエンジニアを始めとして、弊社社員による様々な記事が投稿されるので、もしよければ他の記事もご覧ください。 1日目は弊社CTO辻による「2025年AIエージェント元年の振り返りと、2026年エンジニアが歩むべき道 」でした。 はじめに コーディングエージェントツールっていっぱいあるのはわかっているけど実際何があるの？とよく思っていたので、アドカレを良い機会とし調べて一覧を作ってみました。使ってないツールについても記載しているので、人によるファクトチェック済みの Deepresear
Deep Research再現実装をDeep Research以上に詳しく検証してみた - AKARI Tech Blog
はじめに こんばんは！ 今週のAKARI Tech Blogは、DX Solution 事業本部 Dev の許が担当いたします。 先日OpenAIが「Deep Research」を公開し、その驚異的な文献調査能力が話題となりましたね！ 皆様使っていますでしょうか。 これまでひいこら言いながらインターネット検索していた時代と比べると、「Deep Research お願いします！」で、それなりの分析レポートが出てくることに隔世の感を感じますね。 これだけ性能の良いものが出てきた以上、仕組みが気になるところ。できることなら、自分たちでも再現実装してみたい！ しかし例によってOpenAIは実装をオープンにはしてくれない……。 そこで登場するのが、Deep ResearchのOSS再現プロジェクトたち！ まずは Deep ResearchにOpenな再現実装について聞いてみましょうか。 ChatGP
LangChain Interrupt Day 1 参加レポート！メール対応エージェントを中心としたハンズオンが中心の一日に - Generative Agents Tech Blog
日本時間2025年5月14日から15日にかけて、サンフランシスコにてAIエージェント開発に特化したテックイベント「LangChain Interrupt」が開催中されています。 ジェネラティブエージェンツはLangChainアンバサダーとして本イベントに現地参加しています。 interrupt.langchain.com 本記事では、現地参加して得られたDay 1の模様をダイジェストでお届けします。Day 1は、メールエージェントを題材に、LangChainエコシステムの各コンポーネント（LangGraph, LangSmithなど）を駆使して、アイデアから本番稼働可能なエージェントを構築していく過程を体験する、ハンズオン中心の一日となりました。 本日のハンズオンは、公開されている次のリポジトリの内容にのっとったものとなっています。ぜひリポジトリとあわせて記事をご覧ください。 github
はじめに - OpenAI Agents SDK
OpenAI Agents SDK OpenAI Agents SDK は、非常に少ない抽象化で、軽量かつ使いやすいパッケージで エージェント 型 AI アプリを構築できる SDK です。これは、以前のエージェント向け実験プロジェクト Swarm の本番運用向けアップグレード版です。Agents SDK には、非常に少数の基本コンポーネントが含まれています。 エージェント： instructions と tools を備えた LLM ハンドオフ：特定のタスクを他のエージェントに委任できる仕組み ガードレール：エージェントへの入力を検証できる仕組み Python と組み合わせることで、これらの基本コンポーネントは tools と エージェント 間の複雑な関係を表現でき、急な学習コストなしに実用的なアプリケーションを構築できます。さらに、SDK には組み込みの トレーシング 機能があり、エージ
Shai Hulud Strikes Again (v2)Another wave of Shai-Hulud campaign has hit npm with more than 500 packages and 700+ versions affected. Update: November 26, 2025 PostHog has published a detailed post mortem describing how one of its GitHub Actions workflows was abused as an initial access vector for Shai Hulud v2. An attacker briefly opened a pull request that modified a script executed via pull_requ
Using skills to accelerate OSS maintenance | OpenAI Developers
Keep workflows in the repo In these repos, we use skills to capture repository-specific workflows. A skill is a small package of operational knowledge: a SKILL.md manifest, plus optional scripts/, references/, and assets/. The Codex customization docs describe why this works well: skills are a good fit for repeatable workflows because they can carry richer instructions, scripts, and references wit
【セッションレポート】Building an AI-Native Engineering Team - LegalOn Technologies Engineering Blog
はじめに こんにちは、AI-powered Development CoEの時武(@tokichieto)です。 LegalOn Technolgoiesでは先日、OpenAI社のエンジニアをオフィスにお招きし、「Building an AI-Native Engineering Team」と題したセッションを開催しました。本記事では、そのセッションの様子と、そこで語られた「AIネイティブな開発チーム」になるための具体的なプラクティスや気付きについてお届けします。 背景 LegalOn Technolgiesでは、先日の登壇レポートでも触れたように、2025年社内に多くのAIツールを導入、普及させてきました。その結果、多くのエンジニアがAIエージェントを日常的に活用して開発を行うようになりましたが、一方で当初想定したような、AIによる圧倒的な生産性向上の効果は思うように挙げられていない状態
OpenAI Agents SDK
Intro Intro Quickstart Examples Documentation API Reference OpenAI Agents SDK The OpenAI Agents SDK enables you to build agentic AI apps in a lightweight, easy-to-use package with very few abstractions. It's a production-ready upgrade of our previous experimentation for agents, Swarm. The Agents SDK has a very small set of primitives: Agents, which are LLMs equipped with instructions and tools Han
AIニュースノート：nano-bananaが話題に、AGENTS.mdの採用広がる、Microsoft Copilotに3Dモデリング機能が追加、ChatGPTでプロジェクト専用メモリー搭載、Claude for Chromeの安全設計など gihyo.jpのニュース記事として取り上げていなかったもののなかから、直近の興味深いAIに関連するニュース概要を簡単にまとめてみました。 ※この記事は、不正確な内容を含んでいる可能性のある実験的コンテンツです。正確な情報はリンク先を確認してください。 nano-bananaの週でした nano-bananaこと、Gemini 2.5 Flash Imageがリリースされて、このモデルによる画像生成・編集が話題になった週でした。興味深い使い方やベストプラクティスも紹介されています。 “nano-banana”の舞台裏：対話×段階編
Introducing Strands Agents, an Open Source AI Agents SDK | Amazon Web Services
AWS Open Source Blog Introducing Strands Agents, an Open Source AI Agents SDK Today I am happy to announce we are releasing Strands Agents. Strands Agents is an open source SDK that takes a model-driven approach to building and running AI agents in just a few lines of code. Strands scales from simple to complex agent use cases, and from local development to deployment in production. Multiple teams
はじめに 株式会社ナレッジワークのAIエンジニアの zawakin です。 OpenAI が満を持して公開した AI Agent フレームワーク OpenAI Agents SDK について、その内部構造を理解するためにコードを分析しました。 その内容を自分だけにとどめておくのはもったいないので、この記事にまとめてみました。 OpenAI Agents SDK とは OpenAI Agents SDK は、2025年3月12日に公開された、AIエージェントの開発を支援するための Python ライブラリです。 実際にサービス運用実績もたくさんあるOpenAIが出してきたフレームワークなので、期待値も高まっているかと思います。 今後のデファクトスタンダードになるか、は分かりませんが、これからのAIエージェント開発を見据え、このSDKがどのような考え方や概念に基づいて設計されているのかを理解し
Anthropicが2025年5月22日に開催された自社の開発者向けイベント「Code with Claude」にて、次世代AIモデルである「Claude 4」ファミリーの一部、Claude Opus 4とClaude Sonnet 4を発表しました。両モデルはプログラミングタスクで優れたパフォーマンスを発揮するように調整されており、コードの作成と編集に適しているとのことです。 Introducing Claude 4 \ Anthropic https://www.anthropic.com/news/claude-4 Code with Claude Opening Keynote - YouTube Claude Opus 4は世界最高レベルのコーディング性能を誇るモデルとして位置づけられており、複雑で長時間にわたるタスクやエージェントワークフローにおいて持続的な高いパフォーマンスを
図に表すとこんな感じです(雑ですみません) 2. 作るもの 自社サービスの劣化版を作りつつ、そこにAIエージェントを搭載する体で実装していこうかと思います。 弊社のサービスについて 弊社は「KANNA」という建築や製造、不動産などの現場で働く方をターゲットにしたサービスを提供しています。メインとしては「プロジェクト管理アプリ」「デジタル帳票アプリ」という大きく2軸の機能で展開しています。 全体の流れとして、「案件」を作成し、そこに写真や資料を格納します。その案件ごとにチャットを作成することもできます。 「案件テンプレート」と呼ばれる案件の雛形を事前にカスタマイズし、プリセットを作る機能があります。 今回作るもの AIエージェントを介して、案件の操作をできるように実装をしていこうかと思います。以下のような操作が必要になるかと思います。 案件の作成 案件テンプレート/案件名/説明 の指定が必須
Discover the best Python and TypeScript agent frameworks that seamlessly integrate Model Context Protocol (MCP) registries as agent tools and context provision for LLMs. Toolkits for AI agents expose developers to various APIs to equip AI solutions with tools to carry out tasks and ensure accurate results for user satisfaction. However, integrating these tools into AI apps and managing them can be
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日本語の手書きメモを書き起こせるOCRを探すために23モデルを片っ端から試した話
『作って学ぶAIエージェント』を書きました ── TypeScriptでコーディングエージェントを自作する本
Microsoft Build 2025の新発表まとめ【30選】
Coding Agentについてのまとめ (2026年1月)
Go + クリーンアーキテクチャで AI エージェント基盤を再設計した話【前編】
How I Use Every Claude Code Feature
Announcing .NET 10 - .NET Blog
Model context protocol (MCP) - OpenAI Agents SDK
【47個】ローカル用コーディングエージェントツールの一覧を作ってみた
Shai Hulud Strikes Again (v2) - Socket
AIニュースノート：nano-bananaが話題に、AGENTS.mdの採用広がる、Microsoft Copilotに3Dモデリング機能が追加、ChatGPTでプロジェクト専用メモリー搭載、Claude for Chromeの安全設計など | gihyo.jp
OpenAI Agents SDKの7つのインターフェイスをコード分析で理解する
Anthropicが「Claude 4」ファミリーの2モデルをリリース、コーディング性能と推論能力が前世代から強化
何もわからんけど作ってみる、なんちゃってAIエージェント
The Top 7 MCP-Supported AI Frameworks