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AIエージェント

36 記事

エージェントがシークレットを漏らす出口を、コミット差分・実行ログ・PR 本文の3つに分けて塞ぐ多層防御の実装メモです。pre-commit と CI での関門づくり、allowlist と entropy による誤検知の抑え方、漏れた後の復旧手順まで記しました。

Antigravity のエージェントに複数の外部システムをまたぐ作業を任せると、途中の一段が失敗したときに半分だけ世界が書き換わって残ります。やり直しでは直らないこの状態を、補償トランザクション（Saga）で安全に巻き戻す設計を、TypeScript の実装と実運用の数値つきで整理しました。

Antigravity のエージェントを複数同時に走らせると、賢さより先に「下流が捌けない」問題にぶつかります。同時実行数・到着レート・処理能力の3つで流量を捉え、待ち行列・セマフォ・トークンバケット・バックプレッシャーで本番を守る設計を、TypeScript の実装と実測値つきで整理しました。

Antigravity のエージェントに本番作業を任せ始めると、性能より先に「事故ったときの被害範囲」が問題になります。ブラスト半径を縮小する4層の封じ込め設計を、TypeScript の実装と実測値つきで整理しました。

Microsoft が Copilot Studio の Computer-Using Agent を一般提供しました。私が AdMob と Crashlytics の毎日の点検に Claude in Chrome を使っている運用と並べて、UI 操作型 AI エージェントの選び方を考えてみます。

AIエージェントと協働する開発では、デバッグの思考プロセスが根本から変わります。「どこを疑うか」の基準が変わったことに気づかないまま進めると、ハマり方が変質します。その変化と実践的な対処法を整理しました。

gh skillコマンドを使うと、SKILL.mdで定義したスキルをClaude Code・GitHub Copilot・Cursor・Gemini CLIなど複数のAIエージェントで共有できます。仕組みと基本的な使い方を解説します。

Antigravity の Architect / Builder の二段構成は、よくよく見ると検索エンジンや分類モデルの数学的構造とよく似ています。AIエージェント設計を『数理的思考』のレンズで捉え直し、より安定したエージェントを作るための視点を整理します。

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。

レスポンスは200なのに中身がおかしい、という AI エージェント特有の観測課題に向き合う設計図です。構造化トレース・行動メトリクス・成果ログの三本柱、統合ダッシュボードの設計、サンプリング戦略、段階的な実装ロードマップまで解説していきます。

丁寧に書いたはずの agents.md をエージェントが無視してくる——そんなときのための6つの症状別対処法です。全く読み込まれていない、途中から無視される、サブエージェントが従わない、アップデート後に効かなくなった場合などを一つずつ切り分けます。