agy の非同期ジョブで夜間タスクを束ねる — fan-out・poll・join の運用設計
Go 製になった Antigravity CLI（agy）は、ジョブをデタッチして非同期に走らせられます。複数の長時間タスクを一度に投げ、ジョブIDを束ね、完了をポーリングで待ち合わせる fan-out・poll・join の運用設計を、実際の夜間バッチの構成とともに共有します。
AIエージェントのオーケストレーション設計 — タスク分解・ハンドオフ・ループ制御の実践
タスク分解の粒度・サブエージェントへのハンドオフ・ループ終了条件という、AI エージェント設計で最初に直面する3つの課題を扱います。調査・要約・生成を一つに詰め込んで失敗した実体験を踏まえ、責務の切り方と完了条件の書き方を具体的に検討していきます。
AIエージェント・オーケストレーション：マルチエージェントシステムの設計と実装
マルチエージェントの並列実行は、1体の失敗で成功分まで失われます。4つの基本パターンを整理したうえで、部分失敗・LLM応答のJSON抽出・状態共有という本番で壊れる境界を、動くコードで修正しながら追いかけます。
複数の専門エージェントを一人で束ねる — Antigravity マルチエージェント・オーケストレーションの実務設計
Antigravityの高度なマルチエージェント開発を体系的に習得。Manager Surface・Sub-agents・タスク分割からパイプライン設計、本番環境のチェックリストまで、実践的なアーキテクチャを網羅的に解説。
AgentKit 2.0 本番プロジェクト設計パターン — 16エージェントを戦略的に活用する実践アーキテクチャ
AgentKit 2.0 の 16 エージェントを本番プロジェクトでどう編成するか。階層委任・パイプライン・ファンアウトなど5つのオーケストレーションパターンと、常駐させる4体の選び方、AGENTS.md によるチーム統一ルール、1M トークンコンテキストの分割戦略をまとめました。
Antigravity AgentKit 2.0 — 本番マルチエージェントオーケストレーション
AgentKit 2.0 で本番運用に耐えるマルチエージェントオーケストレーションを組む方法を扱います。Agents.md による宣言的定義、Manager によるタスク分解、Surface の領域特化と並行実行を、アナリティクス収集システムの実装例で具体的に示します。
Antigravity で5つのエージェントを並列に走らせる ― 分解・競合解決・統合の本番設計
Antigravity で最大5つのエージェントを並列実行するための設計を、個人開発の運用視点でまとめました。タスク分解、競合解決ポリシー、アーティファクト検証とマージ、そして並列化が効かない場面の見極めまでを実装コードとともに解説します。