Antigravity × Cloudflare Durable Objects で作るステートフル AI エージェント — 1セッション=1インスタンスで会話・ツール状態・コストを一元管理
Antigravity で開発した AI エージェントを Cloudflare Durable Objects に載せて、会話履歴・ツール呼び出し・トークン消費を1セッション1インスタンスで管理する設計と実装を、実際に本番投入したコードと運用コストで解説します。
Antigravity × Unreal Engine 5 プラグイン本番設計ガイド — AIで再利用可能なゲームシステムを複数タイトルに展開する
Unreal Engine 5のプラグイン開発をAntigravityで進めるための本番運用ガイド。モジュール設計、ビルド構成、AIと相性の良いコード分離、複数タイトルで使い回すための配布パターンを解説します。
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
ツールを200回呼び出して止まらなくなった深夜の障害経験から、Antigravity Agent 向け Runbook の設計を体系化しました。検知・トリアージ・復旧・ポストモーテムの4段階を、個人開発でも回せる軽量フォーマットと実装コード付きで解説します。
Antigravityで運用するAIエージェントのプロンプトをバージョン管理してA/Bテストする実践設計
なんとなく良くなった気がするというプロンプト改善から卒業するため、プロンプトレジストリによるバージョン管理と A/B テストの分配ロジックを設計します。評価メトリクスと統計判定、チャンピオン昇格とロールバックの自動化まで実装コードで示します。
Antigravity Self-Healing エージェントの設計実装 — 障害検知・自己診断・自動復旧のプロダクションパターン
Antigravity でエージェントを本番運用する際に避けて通れない『障害検知→自己診断→自動復旧』の3層設計。AgentKit 2.0 を使った具体的なラッパー実装と、私が深夜に呼び出された経験から得た落とし穴を共有します。
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 やデプロイの書き込み権限を渡すための Permission Boundary 設計を解説します。4階層モデル、ドライランと承認キューの一本化、RBAC × OPA による動的権限評価、監査ログとロールバックの対まで実装パターンを示します。
Antigravity × Cloudflare エッジSaaS設計ガイド: D1・Workers・R2・Workers AIを統合した本番アーキテクチャ
Antigravityを使ってCloudflare D1・Workers・R2・Workers AIを統合したエッジSaaSを本番で動かすための設計ガイド。N+1問題・CPU制限・コスト管理など実際の落とし穴と解決策を網羅します。
Antigravity で A2A プロトコルを使ってエージェント間通信を実装する
Google Antigravity 上でエージェント同士を通信させる A2A プロトコルの実装ガイド。プロトコルの設計思想、エンドポイント定義、認証、エラーハンドリング、本番運用までを実例ベースで解説します。
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 で LLM 応答をセマンティックキャッシュする — 削減率を自分の数字で見積もる本番実装
Antigravity と pgvector・Gemini で LLM 応答を「意味の近さ」でキャッシュする実装。停止済み text-embedding-004 からの移行、切り詰め時の正規化、削減率をヒット率と単価比から見積もる式まで、動くコードと実測付きでまとめました。
Antigravity Python API を本番で落とさない — リトライ・タイムアウト・サーキットブレーカー実装ガイド
Antigravity で開発する Google Gen AI SDK アプリケーションを本番環境で安定稼働させるための、リトライ・タイムアウト・サーキットブレーカー・バックプレッシャー設計を、動作する Python コードと運用経験から体系的に解説します。
Antigravity で実装するプロンプトインジェクション防御 — LLMアプリの本番運用セキュリティ実装ガイド
プロンプトインジェクション対策が本当に効いているのか分からないという不安に対し、入力・モデル・出力・監視の4レイヤー防御を実装します。難読化を一つかけると6割が素通りした検証結果を踏まえ、ヒューリスティックと分類器の二段構えを設計していきます。