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Antigravity の並列エージェントで AdMob メディエーションを A/B 検証する実装ノート
累計 5,000 万 DL の壁紙アプリ群で AdMob メディエーションの A/B 検証を Antigravity の並列エージェントに任せた実装メモ。eCPM と ARPU の同時最適化、7 日サイクルの自動検証パイプライン、本番崩しを起こさないロールアウト設計を実装サンプルとともに共有します。
Antigravity エージェントのコスト按分設計 — 複数プロダクトで実行コストをテナントに帰着させる Showback アーキテクチャ
Antigravity の AI エージェントを複数プロダクトで並行運用する際の実行コストを、テナント単位で正しく按分する Showback アーキテクチャを、4 サイト × 6 アプリの実運用ログを添えて整理しました。
Antigravity の長時間バッチエージェントを完走させる — 4層の耐久設計と私の実装メモ
数時間〜数日にわたるバッチエージェントは、必ずどこかで落ちます。Antigravity を個人開発のアプリ運営自動化に組み込んだ実体験から、チェックポイント粒度・永続化レイヤ・冪等リストア・コンテキスト要約という 4 層の耐久設計を、実装コード・コスト試算・運用判断まで踏み込んでまとめました。
壁紙アプリの夜間アセット更新を Background Agent に任せる — 時間予算・重複検出・完了ゲートまで含めた運用設計
壁紙アプリの夜間アセット更新を Antigravity の Background Agent に任せた実運用記録を、再現できる形に落とし込みました。タスク定義の書き方、知覚ハッシュによる重複検出、12 プロファイル一括リサイズ、5 分で終わる朝の確認レポート、そして時間予算と完了ゲートの設計までをコード付きでまとめます。
Antigravity Agent のフォールバック階層設計 — モデル劣化・API障害・コスト超過を 4 段で受け止める Resilience アーキテクチャ
AI エージェントの本番運用で起きる『モデル応答劣化・API障害・コスト超過』を 4 段階のフォールバック階層で受け止める設計を、6 アプリ並行運用の実装ログとともに整理しました。
Antigravity AIエージェントの『知識鮮度』を運用設計する — モデルカットオフ・コーパス老朽化・実世界時刻ずれを本番で扱う時間管理アーキテクチャ
Antigravity で動かす AI エージェントは、モデル側・RAG コーパス側・実世界側の三つの時間軸を別々に管理しないと、半年前のドキュメントを根拠に古い実装を提案してきます。Freshness Oracle と時間認識プロンプトで知識の鮮度を運用設計する実装パターンを、TypeScript の動くコードとともに整理しました。
Antigravity エージェントのプロンプトキャッシュとコンテキスト戦略 — 長期運用で月額APIコストを6〜8割削る実装パターン
長く回し続けるエージェントほど、月末の請求は地味に効いてきます。個人開発で5,000万DL規模のアプリ事業を回しながらAdMob収益と並走させてみたところ、プロンプトキャッシュとコンテキスト戦略の組み合わせで API 費用を 6〜8 割削減できた実装の手応えがありました。本番運用で実際に使っているキャッシュ階層・コンテキスト圧縮・TTL 設計を、コードと数値でまとめました。
リリース後72時間を Antigravity Background Agent に見張らせる：6アプリ並行アップデートで固まった指標監視ワークフロー
壁紙アプリ6本を並行リリースしてきた経験から、リリース直後72時間の指標崩れを Antigravity Background Agent に見張らせる運用設計を共有します。Firebase Analytics・Crashlytics・AdMob を統合した1通のMarkdownレポートに収束させる組み立て方を、実際のクエリと閾値ごと残しました。
本番運用で壊れない HITL 承認パイプライン — Antigravity Agent で確率的アクションを安全に流す設計
Antigravity Agent で実装する Human-in-the-Loop 承認パイプライン。信頼度スコアによるルーティング、監査ログ、段階的自動化、レビュアー UI の削ぎ落とし方を、個人運営の本番環境で踏んだ落とし穴とあわせて整理しました。
Crashlyticsの毎朝トリアージを5つのAntigravityサブエージェントに分担させた話
個人で6本のアプリを運営している中で毎朝のクラッシュトリアージが負担になり、Antigravityのサブエージェント5つに責務を分割しました。Fetcher/Classifier/Repro/Patch/PRの各段で人間レビューの境界線をどこに置いたかを、二週間の実運用データと合わせて記録します。
AntigravityのAgents機能をAndroidリリースフローに組み込んだ話——どこまで任せられて、どこで手を戻すか
壁紙アプリをAndroid v2.1.0へ上げる際、Antigravity Agentsをリリースフローに組み込んだ3ヶ月の実体験。クラッシュ診断の当たり外れ、段階公開のGo/No-Go判定、文脈設計のチェックリストまで、委譲の境界線を実コードとともに整理します。
AIエージェントに「なぜ」を伝える — コンテキスト設計5原則で判断ミスを防ぐ
AIエージェントが「正しいコード」で「間違った仕事」をする根本原因は、Whatだけ伝えてWhyを伝えていないことにあります。Antigravityエージェントへの意図コンテキスト設計5原則と、AGENTS.md・タスク指示・エラー診断の3つの実装パターンを解説します。