Introducing Amazon Bedrock AgentCore Gateway: Transforming enterprise AI agent tool development | Amazon Web Services
Artificial Intelligence Introducing Amazon Bedrock AgentCore Gateway: Transforming enterprise AI agent tool development To fulfill their tasks, AI Agents need access to various capabilities including tools, data stores, prompt templates, and other agents. As organizations scale their AI initiatives, they face an exponentially growing challenge of connecting each agent to multiple tools, creating a
"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 way to connect your devices to various peripherals and accessories, MCP provides a standardized way to connect AI models to different data sources and tools." ― Anthropic TL;DR I would like for this to turn out to be a skill
agent loop ���� �G�� You are Manus, an AI agent created by the Manus team. You excel at the following tasks: 1. Information gathering, fact-checking, and documentation 2. Data processing, analysis, and visualization 3. Writing multi-chapter articles and in-depth research reports 4. Creating websites, applications, and tools 5. Using programming to solve various problems beyond development 6. Vario
はじめにこんにちは。SHIFTのインフラ・アーキテクトの岡田です。 テストツールのLocustを使用してAPIの性能テストを行う機会がありました。そこで得た知見を、よく使用する機能に絞って紹介したいと思います。「Locustを使ってすぐに性能テストを始めたい！」という方の一助になれば幸いです。 Locustって何？Locust（ https://locust.io/ ）はWebアプリケーションやAPIの性能テストを行うための、オープンソースの負荷テストツールです。同様のものとしてはJMeterやk6などが有名ですが、Locustの特徴は何といってもPythonでテストスクリプトを書けることです。 テストスクリプトは普通のPythonプログラムなので、使い慣れたIDEはそのまま使用できます。また、Pythonの豊富なパッケージを使ってテスト結果を処理したり、CI/CDに性能テストを組み込むこ
--- name: skill-creator description: Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations. license: Complete terms in LICENSE.txt --- # Skill Creator This skill provides guidance for creating effective skills. ## About Skills S
[Slack] 特定チャンネルの特定キーワードに反応して、自動リアクションするSlackアプリ（Bot）を作る | DevelopersIO
Slackで特定のキーワードを含むメッセージに対して、自動でリアクションを付けたいことってありますよね。というわけで、実際にやってみました。 おすすめの方 Slackで特定チャンネルのメッセージで動くSlackアプリ(Bot)を作成したい方 Slackで自動でリアクションを付与したい方 上記の仕組みをサーバーレスで作成したい方 ざっくり構成 SlackのEvents APIで特定チャンネル（Slackアプリが追加されたチャンネル）のメッセージを受信し、reactions.addでリアクションを付与します。 自動リアクションBotを作成する（準備編） Slackアプリ作成時にWebAPIを指定するため、最初にVerify用のAPIを作成します。 SAM Init sam init \ --runtime python3.8 \ --name Slack-Team-IoT-Reaction-B
![[Slack] 特定チャンネルの特定キーワードに反応して、自動リアクションするSlackアプリ（Bot）を作る | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c5ed23ad2e1f227fe1dc3d7212ab3a166abe95d5/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F01%2Fslack-eyecatch.jpg)
Posts | Bluesky
This is an in-depth dive into how creating a post works on Bluesky. We'll use Python below, without a SDK, so you can see how it works behind the scenes. You can skip the tutorial and get the full script of examples here. Post Record Structure Here is what a basic post record should look like, as a JSON object: { "$type": "app.bsky.feed.post", "text": "Hello World!", "createdAt": "2023-08-07T05:3
Effectively building AI agents on AWS Serverless | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Effectively building AI agents on AWS Serverless Imagine an AI assistant that doesn’t just respond to prompts – it reasons through goals, acts, and integrates with real-time systems. This is the promise of agentic AI. According to Gartner, by 2028 over 33% of enterprise applications will embed agentic capabilities – up from less than 1% today. While early generative AI efforts foc
こんにちは、コーポレートエンジニアリング部の竹田です。ZOZOテクノロジーズでは昨今の情勢を受け、日本全国どこに居住していても就業可能な全国在宅勤務制度を導入しています。また、ZOZOにおいてもアフターコロナを見据えた週2出社・週3リモートというハイブリッドな働き方の導入を予定しています。 座席管理システム導入の経緯 そのような新しい働き方に対応すべく、本社屋である西千葉オフィスはフリーアドレスを導入しています。異なるワークスタイルを持つ2社の社員が利用するオフィスですので、それぞれの要望を満たす座席管理システムの導入が必要となりました。例えば、テクノロジーズ社員であれば好きなときに好きな座席（テクノロジーズ社員に割り当てられたエリア内において）を予約できる。ZOZO社員であれば当月の出社予定日と、その日に割り当てられた座席が事前に確認できるといった具合です。 重視したポイント システムの
はじめに Python pexpect netmiko Ansible REST API （RESTCONF） Jenkins 昔からネットワーク機器を多く相手にしてきたエンジニアは、 CLIで設定を作って投入することが多く、プログラミングが苦手な方が多い印象です。 近頃はネットワークも自動化の波が大きく、 APIによる設定変更に対応している機器も増えてきました。 ネットワークに詳しく、自動化等にも長けたエンジニアは、 現在も希少価値が高い印象ですので、 まず、どんな手法があるのかを知ることから始めてはいかがでしょうか。 はじめに 古くからある手法ですが、Excel関数を駆使してConfigを出力して、 Teratermマクロで投入することも立派なネットワーク自動化（効率化）です。 例えば、下記の記事のようなものです。 itchrome.blogspot.com ただ、初期構築時ならまだし
What’s new in notarization for Mac apps - WWDC22 - Videos - Apple Developer
Notarization works in tandem with macOS to help people safely download software for their Mac outside of the App Store. Learn about the required transition from altool to notarytool and how the Xcode GUI can help you achieve better overall performance when notarizing your app. We'll also share information about APIs for interacting with the Notary service from any internet-connected machine. Resou
pythonで注文APIを使う方法(ヤフーショッピング,Qoo10,au pay マーケット) - Qiita
記事を書くきっかけ 自身で物販システムを構築したときに解説記事が皆無だったため本記事を執筆することにしました。 ※構築した物販システムは下記の動画で紹介しております。 対象の読者像 ・pythonで注文APIを使ってみたい方 ・ヤフーショッピング、Qoo10、au payマーケットの注文APIの違いを理解したい方 ・python以外で注文API使用したいけど、解説記事が見当たらなくて困っている方 ※pythonでスクレイピング経験がある方なら理解できるレベルと思います。 事前にインストールが必要なライブラリ 事前に下記のリンク先を参考にをpip installして下さい。 ・requests ・selenium ※selenium3をインストールして下さい 受注APIの解説 事前準備 公式ソース 上記リンク先の1～5までを実施します。 ※注文APIを利用できるまでに約1週間程度かかります
Amazon Bedrock AgentCoreのRuntime、Built-in Tools、Gatewayを実装して試してみる - NRIネットコムBlog
本記事は AWSアワード受賞者祭り 8日目の記事です。 ✨🏆 7日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 9日目 🏆✨ はじめに 1. AgentCore Runtime 主な特徴 ローカルで実行してみる AWSへのデプロイ 2. AgentCore Built-in Tools 主な特徴 ツール単体で実行してみる コード 実行結果 ライブラリの確認 AgentCore Runtimeから使ってみる コード 出力結果 3. AgentCore Gateway 主な特徴 LambdaからGatewayを作成する Lambda関数の作成 コード Gatewayの作成 Strands Agentsから使ってみる コード 実行結果 おわりに はじめに AWS Summit New York City 2025で、Bedrock AgentCoreというサービスが発表されました。 aws.amazon.com
全力君
記事一覧に戻る はじめに この記事の内容 前提 利用までの流れ アクセス・トークンの取得手順 1.Fitbitアカウントを作成 2.Web APIを利用するアプリを登録 3.アクセス・トークンの発行(OAuth2.0 tutorial) App Settings Step1: Generate PKCE and State Values Step2: Display Authorization Page Step 3: Handle the Redirect Step 4: Get Tokens チュートリアルの残りについて PythonでWeb APIを実行 1.バージョンや外部パッケージについて 2.Web APIについて 特記事項 実行するエンドポイント 3.実行前の準備 アクセス・トークン等の読取りについて ヘッダ 4.Refresh Token（アクセス・トークンの再取得） エン
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A Critical Look at MCP - Raz Blog
Manus tools and prompts
APIの性能テストにLocustを使ってみた｜SHIFT Group 技術ブログ
prompts.chat - AI Prompts Community
座席管理ツールRobin Desksの製品選定からAPIの活用事例 - ZOZO TECH BLOG
ネットワークエンジニアのための自動化入門（Python / REST API等） - 技術を楽しもう！