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エージェント/2026-05-01上級

並列で動く Antigravity エージェントが「同じファイル」を奪い合うとき — 競合を予防する設計とレース条件の現実的な対処

並列に走らせた Antigravity エージェント同士の書き込み競合・ブランチ衝突・キャッシュ破壊を、リソースロックとレース条件の観点から整理し、再現可能な失敗とその修復パターンを実装レベルで紹介します。

エージェント/2026-04-30上級

Antigravity エージェントのシャドウモード本番投入ガイド — 新バージョンを安全に試す段階的リリース戦略

Antigravity で構築したAIエージェントを本番投入する前に、ユーザーには影響を与えずに新バージョンを試す『シャドウモード』の設計と実装を解説します。

エージェント/2026-04-30中級

Antigravity Agent の Validation Loop を実装する — AI 出力を AI が検証する3つのパターン

Antigravity のエージェントが書いたコードを、エージェント自身(あるいは別のエージェント)に検証させる Validation Loop。本記事では Self-Verifier / Critic-Approver / Test-Driven の3パターンを実装例つきで解説します。

エージェント/2026-04-29初級

Antigravity のモデル選択ドロップダウンが空になる問題 — 原因の切り分けと復旧手順

Antigravity でモデル選択ドロップダウンに何も表示されない・モデルを選べない症状について、認証・ネットワーク・設定ファイルの観点から原因を切り分けて復旧する手順を解説します。

エージェント/2026-04-28中級

Antigravity のエージェントを途中で止めるとき:作業を捨てずに中断・再開する手順

エージェントが明らかに違う方向へ進み始めたとき、力ずくで止めると未保存の編集まで巻き込まれます。作業を失わずに中断し、続きから再開するための実践的な手順をお伝えします。

エージェント/2026-04-28上級

Antigravity Agent 本番障害対応 Runbook 設計 — 検知から復旧・再発防止までの実践フレームワーク

Antigravity Agent の本番障害に備える Runbook 設計の完全ガイド。検知・トリアージ・復旧・ポストモーテムまでを実装コード付きで体系化します。

エージェント/2026-04-28上級

AIエージェントを「商品」にする — Antigravity で課金可能な自動化サービスを構築する方法

Antigravity のマルチエージェント機能を使って、クライアントに販売できる自動化サービスを構築する方法を解説します。AgentKit 2.0 のオーケストレーション設計から課金モデルまで、実装コード付きです。

エージェント/2026-04-27上級

Antigravity Agent に書き込み権限を安全に渡す — Permission Boundary の本番設計

AIエージェントに本番DBやデプロイ権限を任せる際の Permission Boundary 設計を徹底解説。4階層モデル・ドライラン・承認キュー・監査ログまで実装パターンを示します。

エージェント/2026-04-26中級

Antigravity のブラウザプレビューが真っ白・接続できない時の診断手順

エージェントが立ち上げたはずのアプリが、Antigravity の埋め込みブラウザでは真っ白。原因をパターン別に切り分けて直す診断フローをまとめました。

エージェント/2026-04-24上級

Antigravity エージェントの SRE を始める — SLO とエラーバジェットで『AIは気まぐれ』を本番運用に落とし込む

AI エージェントは確率的に動く以上、SRE の考え方なしに本番運用はできません。SLI/SLO/エラーバジェットを Antigravity エージェントにどう適用するか、実装コードと運用判断基準まで踏み込んで解説します。

Antigravity/2026-04-23初級

Antigravity の Retry 機能を使いこなす — 失敗したエージェント実行を賢く再開する

Antigravity の Retry 機能を実例付きで解説します。単なる再実行ではなく、コンテキストを整えてから賢く再開するための判断軸と操作手順をまとめました。

エージェント/2026-04-23中級

Antigravity で CSV 分析 AI エージェントを自作する — pandas と Matplotlib で集計から可視化まで

Antigravity のエージェント機能で CSV データを自然言語から分析・可視化するエージェントを実装する手順を解説します。pandas と Matplotlib を道具として使わせる設計パターン、ハマりどころ、そして本番利用時の安全策まで扱います。