並列エージェントに実行環境をリースする — ポート帯・DBスキーマ・devサーバを1エージェント1環境で分離する設計
Antigravity 2.0 の真の並列実行で複数エージェントが同じポート・DB・devサーバに衝突する問題を、1エージェント1環境をリースする設計で解きます。ポート帯の決定的割り当てとスキーマ複製の実装、実測値つきです。
無応答の MCP サーバーでエージェントが止まる — 接続・一覧・呼び出しに別々のタイムアウトを敷く
Antigravity CLI 1.1.3 は、無応答の MCP サーバーがエージェントを無限に止める問題を、接続・ツール一覧・ツール呼び出しごとのタイムアウトで塞ぎました。3つの境界で失敗の出方が違う理由を整理し、防御ラッパーとサーキットブレーカー、失敗時だけの通知を、動くコードと夜間運用の実測でまとめます。
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エージェントの品質を「仕組み」で保証する — 自律実行が崩れる瞬間と対処法
AIエージェントの自律実行は時間とともに品質が劣化します。崩れる瞬間を数値で捉え、多段検証ゲートと失敗辞典で自己修復させる設計を、4サイトを複数エージェントで運用してきた実体験から具体的に解説します。
AIエージェント設計パターンの実践—実装から本番運用まで押さえる勘所
AI エージェントの設計を Reactive・Planning・Learning・Agentic Loop の4パターンに整理し、タスクの複雑性・信頼性要件・レイテンシ制約に応じた選択基準を示します。実装から本番運用までの勘所を、パターンごとの比較で確認できます。
自律型 AI エージェントの設計パターンと運用構成
AIエージェントを実務で活用するための設計パターンを体系的に解説。ReAct・Planner-Executor・Multi-Agentなど主要パターンの特徴と選択基準、実装時の注意点を詳しく紹介します。
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。