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AIの活用や開発の現場で得たノウハウ、事例、アイデアを記事にして公開しています。
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AIエージェントシステムの観測では、操作、実行経路、モデルとツールの利用量、請求データを別の層として扱います。それらを対応付ける構造を説明します。
同じモデルでも、直API、クラウド、AI Gatewayでは契約や推論基盤が異なります。LLM APIの提供構造を三つの軸から整理します。
AIエージェントシステムの費用は、LLM API、ツール、実行基盤、観測、人による確認などから成ります。その構造とAPI利用料の決まり方を説明します。
コーディングAIは、いまや日常業務でも使える存在になりつつあります。課題は、チームで共有でき、人間も確認できる記憶をどこに置くかです。この記事では、GitHubリポジトリをAIの共通記憶層として使う考え方とその価値をまとめます。
LLMは基本的に文字列を出力するだけですが、解析やスライド生成のような「行動」を実現できます。中間表現とツール実行の仕組み、そしてツールを作り、最適化するときのポイントをまとめます。
記事執筆をAIに委譲する過程で、成果物から指示自体を評価・改善するメタ構造が生まれます。この改善サイクルの実践を整理します。
AIエージェントをinstruction/tool/user inputの3要素で捉え、ワークフローとエージェントの使い分けから設計の手順までをまとめます。
