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AIと開発生産性。LLM・エージェント・開発者ツールの実践的な使いどころと落とし穴を、手を動かす視点で扱う。

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壊れやすいAIを安定させる:評価基盤で自動テストをCI/CDに組み込む

AIエージェント開発の品質保証に悩むWebエンジニアへ。LLM出力の安定性と信頼性を高める評価基盤の構築ガイド。ゴールデンデータセット作成、評価指標の選定、CI/CDへの組み込みまで、明日から試せる実践的な手法で開発を加速します。

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AIによるセキュアなツール実行:Computer Useプロトコルと開発ワークフロー

Computer Useプロトコルで、AIエージェントと開発ツールのセキュアな連携を実現。ローカル環境での危険な操作を避け、Gitやテストフレームワークを安全に自動化する具体的な方法と環境構築パターンを解説します。信頼性の高いAI開発ワークフローを構築しましょう。

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AIアプリの信頼性と長期実行を確保:ワークフローエンジン活用術

LLMアプリやAIエージェントの複雑なタスクオーケストレーション、長期実行、エラーハンドリングに悩んでいませんか?本記事では、TemporalやArgo Workflowsといった汎用ワークフローエンジンを活用し、AIアプリケーションを堅牢かつ効率的に構築する具体的な方法と実践パターンを解説します。開発者が明日から試せるヒントを提供。