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AIエージェント

AIツール活用

【第4回】Function Calling実践編:外部APIと連携する自律型AIエージェント

個人で稼ぐLLMアプリ開発シリーズ第4回。あなたのAIは、ただの物知りボットで終わらせない。OpenAIのFunction CallingとLangChainを使い、外部APIを叩いて「行動」できる自律型AIエージェントを構築します。カスタムツールの作成からエージェントの実行までを徹底解説。
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【2025年版】CLI AIエージェントのアーキテクチャ設計:MCPと直接コマンド実行のメリット・デメリット徹底比較

AIエージェント開発の核心的な問い、「MCP」と「直接コマンド実行」はどちらを選ぶべきか?セキュリティ、開発速度、コスト、拡張性の4つの軸で両アーキテクチャを徹底比較し、あなたのプロジェクトに最適な選択を導き出します。
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AIエージェントの要塞化:サンドボックスと権限分離で実現するセキュアなコマンド実行環境構築ガイド

AIエージェントに安全にコマンドを実行させるには?本記事ではDocker, IAMロール, コマンドホワイトリストを組み合わせ、ゼロトラストの原則に基づいたセキュアなサンドボックス環境を構築する具体的な手順をハンズオン形式で徹底解説します。
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AWS Kiroで作る自律型AIエージェント:インテリジェントフックとカスタムエージェント構築入門

AIがコードを書くだけの時代は終わる。AWS Kiroの高度な機能「インテリジェントフック」とBedrock連携を使い、自律的にタスクを実行する「AIエージェント」を開発する第一歩を、実践的に解説します。
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AWS Kiro入門:AIと共に進化する次世代IDE、その基本機能とセットアップ方法

2025年、AWSが発表した次世代のAI統合開発環境「Kiro」。本記事では、その革新的なコンセプトから、インストール、初期設定、基本的な使い方までを、誰でも始められるように分かりやすく解説します。
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AIエージェントのビジネス活用最前線:業務プロセス改善から新たなサービス創出まで

LLMを搭載したAIエージェントが、ビジネスの現場でどのように活用されているかを具体的な事例を交えて紹介。業務プロセスの自動化、顧客対応の高度化、データ分析からの洞察抽出、新たなサービス創出など、多岐にわたる応用例を解説します。
AIツール活用

コーディングCLIにおけるコンテキストエンジニアリングの極意:AIエージェントを「プロジェクトの専門家」にする方法

コーディングCLIエージェントを「プロジェクトの専門家」にするためのコンテキストエンジニアリングの極意を解説。プロジェクト固有の情報をAIに学習させ、より的確なコード生成や問題解決を行うためのノウハウを提供します。
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LLMの最新トレンド2025:マルチモーダルAI、スモールモデル、AIエージェントの台頭

2025年における大規模言語モデル(LLM)の最新トレンドを包括的に解説。マルチモーダルAIの進化、効率化と小型化(スモールモデル)の台頭、AIエージェントの進化に焦点を当て、それぞれの技術がもたらすインパクトとビジネスへの応用を探ります。
AIツール活用

RAG(検索拡張生成)の進化と実践:ハルシネーションを克服し、LLMの精度を最大化する

RAG(Retrieval-Augmented Generation)技術の最新動向と実践的な活用方法を深掘り。外部知識ベースとの連携によるハルシネーション(誤情報生成)の克服、複雑な文書構造の理解、AIエージェント機能との組み合わせなど、RAGの進化がLLMの精度と信頼性をどのように向上させるかを解説します。
AWS関連

AWSの次世代生成AI戦略:Amazon NovaファミリーとAgentCoreが拓く未来

AWSがre:Invent 2024で発表したAmazon Novaファミリーと、エンタープライズ規模のAIエージェント運用を可能にするAmazon Bedrock AgentCoreに焦点を当て、AWSの生成AI戦略の全体像と、それが開発者にもたらす影響を解説します。