G-gen の奥田です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな AI エージェントサービスの比較を行います。 はじめに 当記事について AI エージェントとは ツールとは マルチエージェントシステムとは RAG と併用する効果 3社比較 前提条件 機能比較 料金シュミレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Amazon Bedrock Agents（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 できること 対応モデル ツール 料金 Azure AI Agent Services（Azure）の詳細 構成図 プロダクト一覧 できること 対応モデル ツール 料金 Playbooks（G
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに どうも、鳩胸になりたい文鳥です。 AIがコーディング補助としてはだいぶ定着しつつある開発現場ですが、 後発のSaaS(2020年以降)でパフォーマンスを出している開発組織について調べてみた。 エンジニアが事業戦略を知っている必要がある・小さいチームは強いと思いましたので記事を残しておくことにしました。 ここでのコンテキスト、成功している開発組織とは、 ローンチ数年以内にサービスが爆発的に使われるようになった事業会社の開発組織 であり状態であり、いわゆる受託開発での、高速にプロジェクトを推進したとか、短期間に多くの機能を作ったか
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに こんにちは！KIYO Learningでスタディングの開発をしている @Kumacchiino です！ 今回は、AIエージェントについての記事を書いてみようと思います。 近年、AIエージェントが注目を集めていますが、その実態や実装手法、導入時の注意点については、まだ不明瞭な部分が多いのが現状です。 そこで、本記事では各手法の概要やユースケースを整理し、実際の導入や活用に役立つ情報をまとめてみようと思います。 この記事は、Anthropicの「Building effective agents」をベースにしており、エージェントと
こんにちは。AI・LLM事業部エンジニアの@koseiと申します。note.layerx.co.jp AI・LLM事業部ではお客さまの幅広い業務を効率化するためのプラットフォーム型のプロダクト「Ai Workforce」を開発しています。 getaiworkforce.com Ai Workforceは「AIワークフロー」（以下、WF）という、LLMやルールベース処理を組み合わせた一連のアルゴリズムを持っており、業務ごとに異なるWFを作ることで多様なユースケースを実現しています。WFは複数のLLMの呼び出しを組み合わせて構成されており、その１単位を本記事では「タスク」と呼ぶことにします。 私は普段お客さまごとのWFの開発や、Ai Workforce自体の開発を行っています。 今回は、LLMが100%の正解は出せない前提で、どのようにお客さまの実務に価値を届けるか、WF開発で試行錯誤してきた
2025/02/28(金) JSConf.jp おかわり Node学園46時限目
ここがつらいよ分散SQLデータベース Yoshitaka Koitabashi Sr. Solution Architect PingCAP株式会社 ハッシュタグ：#jawsdays2025 #jawsug #jawsdays2025_e 自己紹介 ハッシュタグ：#jawsdays2025 #jawsug #jawsdays2025_e Yoshitaka KOITABASHI PingCAP株式会社 Sr. Solution Architect 💙 Database / Serverless / Container ● PingCAPとは？ ● 分散型SQLデータベース ● TiDBの裏側 (アーキテクチャ/MVCC/分散トランザクション/Raft/ etc...) ● 実際の運用現場で直面する課題 ハッシュタグ：#jawsdays2025 #jawsug #jawsdays2025_
情報を詳細に調べてレポートにまとめるAIリサーチエージェントが注目を浴びている。2024年末にGeminiに「Deep Research」が搭載されたのを皮切りに、GensparkやOpenAI、Perplexity、xAIも同様の機能を続々リリース。ネットを使った調べもののあり方に変化が訪れている。これらは、従来の検索エンジンの代用として使われるChatGPT Searchなどのツールとは性質が異なり、その名のとおり指定したテーマを深く調べることに特化している。GeminiのDeep Research中心に、その強みやAI検索との違いを検証するとともに、Genspark、OpenAI、PerplexityのDeep Researchとの比較を行った。
今や、AIを活用してソフトウェア開発すること自体は一般的になり、一種のブームと化している。 しかし、Web上で見かけるのはワンショットでテトリスを作る程度の小規模なプロジェクトの話がほとんどで、驚けるものの、正直あまり実用性は無いように感じる。 俺たちが本当に知りたいのはテトリスの作り方じゃねえ！現実の中規模以上のシステム開発で、いかに楽に良いものを作れるかだろ！ ということで、まずは弊社から現時点のノウハウを全公開しようと思う。 弊社ではCursorを1年以上活用（サービスがGAになったタイミングから全社員で利用）しており、一定のノウハウを蓄積してきている自負がある。ただ、あくまで一例ではあるので、ぜひみなさんの現場での活用事例も共有してほしい！ 免責事項AIエディタでの開発は、LLMとAIエディタの進化に伴い、常に変化している。 そのため、この記事で述べる方法論は、現時点での、弊社での
こんにちは、LayerX AI・LLM事業部でプロダクトマネージャー（PdM）をやっている稲生です。普段は生成AIを企業に導入するためのAi WorkforceというSaaSプロダクトの開発に携わっています。 getaiworkforce.com サマリ 今回は、不具合のハンドリングをする中で活用できそうなAIエージェントを作ってみた、というご紹介です。運用者側の体験や実用性もよく、お客様に価値を届けるスピードも爆速になるのではと感じています。 外部の方にお使いいただくプロダクションレベルではなく、プロトタイプレベルになりますが、社内利用レベルなら少し手直しすれば導入できそうと考えています。 （まだ実践投入しているわけではないので、話半分で読んでいただけると幸いです） 作ったもの Slack上での不具合報告をサポートしてくれるAIエージェントを構築しました。 ここで扱うのは、我々のサービス
2025/02/27 https://distributed-agile-team.connpass.com/event/342568/ 分散アジャイルチームについて考える会 にて発表した資料です！
Cline を使い始めて2ヶ月ぐらい経った。 自分の直感として、Cline は真のイノベーションの入口であり、そして開けてはいけないパンドラの箱でもあったと思う。 ここでいう Cline は Cline型コーディングエージェントであり、広義には Devin / Cursor や Copilot Agent 等を含む話。だが、後述するように Cline でしか見えない世界がある。 その先の未来に、プログラマとしての自分はフルベットする、という話をする。 私たちが知っているプログラミングの終焉 大事なことは次の記事に全部書いてある。まずこれを読んでほしい。 (Google翻訳) Steve Yegge 氏は、置き換えられるのはジュニアおよび中級レベルのプログラマーではなく、新しいプログラミング ツールやパラダイムを受け入れず過去に固執するプログラマーであると指摘しています。 <略> これはプロ
米Googleは2月25日（現地時間）、コーディング支援AIサービス「Gemini Code Assist」の無料版を公開した。昨年10月に企業顧客向けに有料で提供を開始したものを、個人開発者向けに無償で提供する。 この無料版では、競合する無料コーディング支援ツールと比較して利用上限がかなり高く、月当たり最大18万回までのコード補完が可能だ。 競合する米Microsoftの無料版「GitHub Copilot」のコード補完は月当たり2000回。つまり、無料版Gemini Code Assistは無料版GitHub Copilotの90倍のコード補完が可能だ。 Gemini Code Assistは「Gemini 2.0」によって強化されており、ほぼすべてのプログラミング言語をサポートし、コーディングに最適化されている。 さらに、GitHubとの連携により、「Gemini Code Assi
はじめに マネージャーにとって目標は組織の成果を大きくするための強力なツールです。しかしジュニアなマネージャーにとって、目標設定をどのように行うかは、なかなかまとまった知見を得づらく不安を感じやすいようです。本エントリでは私がエンジニアリングマネージャーとして目標設定で考えていることをまとめてみます。 まず前提として、私は自社でWebサービスを開発している事業会社のエンジニアリングマネージャーで、ソフトウェアエンジニアの目標管理を行なっています。組織全体の制度としてはMBOに近く、組織の目標があり、そこに向けて各メンバーも個人目標を設定し、その達成度合いによって評価します。一回のイテレーションの長さは半年で、（その是非は様々あるとして）評価は給与査定と連動しています。状況が違えば私がこれから述べることが当てはまらないケースも多分にあるかと思うので、そこは各自でうまく受け取ってください。 マ
この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ Loglass Tech Blog Sprint の79週目の記事です！ 2年間連続達成まで残り27週となりました！ 昨今、データエンジニアリングの重要性が高まるなか、データレイクハウスという言葉を聞く機会が増えてきました。一方で、BI、DWH、データレイクといった分野は、色のついた商用製品であったり大規模な技術スタックになったりと気軽に触りにくい印象があったりもして個人的に最近はあまり触れてこなかった分野でした(15年程前はだいぶBI製品にお世話になりましたが)。 でも、実はかじってみると美味しい、単なる食わず嫌いだったかもしれません。この記事では前半にデータレイクハウスを概観しつつ後半に軽くハンズオンしてみたいと思います。チョイスは、最も使われるフォーマットである Apache Parquet 、S3 Tables の元となっている Apach
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事は日本オラクルが運営する下記Meetupで発表予定の内容になります。発表までに今後、内容は予告なく変更される可能性があることをあらかじめご了承ください。 ※セミナー実施時のビデオ。以降の記事と同じ内容です。 ※セミナー実施時に沢山のご質問をいただきありがとうございました。セミナー時間内に回答できなかったご質問や、正確に回答できなかったご質問の補足を最後のコメント欄に纏めましたので併せてご確認ください。 生成AIアプリのコンセプトは「AIエージェント」へ 生成AIを利用したアプリケーションの様々なリファレンス実装がある中、企業用途で
こんにちは、ジェネラティブエージェンツの西見です。 「完全自律型AIエンジニア」という触れ込みと、その印象的なティザー動画で一躍有名になったDevinが、2024年12月10日にGAしました。 www.cognition.ai それからしばらく経ったこともあって、X上でもチラホラと日本企業におけるDevin採用報告が聞こえてくるようになり、「こんなタスクには使えた😆」「簡単なタスクにハマり続けて使えない、金もったいない😭」といったポストがよく見られるようになりました。 正直なところ、月500ドルは高いなぁ・・・*1なんて思っていたのですが、弊社も多分に漏れず猫の手も借りたい状況なのもあって、2025年1月22日からDevin（猫の手）を採用してみました。それからちょうど1ヶ月が経ったので、弊社の開発状況にどんな変化があったのかを振り返って、レポートしてみたいと思います。 GitHubア
はじめに curl コマンドは対話シェルやシェルスクリプトから HTTP 通信を行うのによく使われるコマンドです。あらゆる環境（100 種類の OS）で動作し、macOS や Windows には標準でインストールされています。商用サポートもあり、互換性は非常に重視され、何年経っても同じ書き方で動きます。非常に長く使われており（1996 年生まれの 29 歳）、そして古い情報もたくさんあります。この記事ではそういった古い情報を、より簡単で新しい curl コマンドの使い方にアップデートします。最初に結論を書いておくと、 もう -X POST -H "Content-Type: applicatoin/json" なんて書かなくていいですよ。 （記事を読まない人のためのリンク） この記事を書くにあたって以下の記事を参考にしています。この記事が書かれたのは 2015 年、現在はそれから 10
手で書く時代は終わったAIが文章作成のツールとして浸透しつつある今、あなたもChatGPTやClaudeといったLLM（大規模言語モデル）を活用しているかもしれません。しかし、こう感じたことはありませんか？ 「意図した通りの文章にならない」 「リライトすると微妙にニュアンスがずれる」 「そもそも、プロンプトを工夫しないと望む質が得られない」 もし、あなたがこうした壁にぶつかっているなら、それは「次に進む」段階にいる証拠。Cursorはそんなあなたにとって「創造性を引き出すパートナー」として、より快適な執筆をサポートしてくれます。 これからは単なる"文章作成"から解放され、本質的な"クオリティの追求"に専念できるようになります。では見ていきましょう。 Cursorとは？Cursorは、世界中で人気のエディタ Visual Studio Code(VSC)互換のエディタに、LLMを統合した次世
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