AIAgent

中国本土・米国・東京から各20件の公開求人を調査し、AI Application、Agent、RAGエンジニアに求められる技術スタックと、東京での就職に向けた学習優先順位・ポートフォリオ方針を整理します。

プログラマー向けの Multi-Agent と Sub-Agent システム設計ガイド。複数 Agent が必要かどうか、タスク分割と協調パターンから、コンテキスト、権限、信頼性、評価、本番導入までを扱います。

本稿は、本番AI Agentにおけるコンテキスト圧縮を体系的に整理し、メッセージ切り詰め、ツール結果の整理、Artifact外部化、構造化要約、ネイティブCompactionを区別します。Hermes Agent、LangChain v1、LangGraph v1を例に、階層的な実装と評価方法を示します。

OpenTelemetry の中核コンポーネントと可観測性シグナル、および AI Agent、RAG、本番システムでの活用方法を解説する。

Latent SpaceによるShunyu Yaoへのinterviewを基に、ReAct、Reflexion、Tree of Thoughts、memory、benchmark、ACI、Agent UXを整理し、AI agentを実用化する際のツール、環境、評価、interface設計の重要性をまとめます。

基礎的なRAGパイプラインがプラットフォームに吸収されつつある流れを起点に、評価と可観測性、データガバナンスとアクセス制御、エージェント型ワークフローの高度なエンジニアリング能力など、2026年にAIアプリケーションエンジニアが重点的に身につけるべき高付加価値スキルを分析します。

優れたAI agentシステムの中核設計フレームワークとして、Spec-Driven Development、三層アーキテクチャ、Resolver、LatentとDeterministicの境界、Diarization、自己進化する学習ループを体系的に整理し、補完ツール中心の発想からAI強化型ソフトウェアエンジニアリングへの転換を支援します。

2025〜2026年のAI coding agentとSpec-Driven Developmentの最新実践を基に、Software Specの定義、価値、主要要素、ワークフロー、よくある落とし穴を体系的に解説し、Claude Code、Codex CLI、Cursorなどで使える実践的なテンプレートを紹介します。

データパイプライン、Scaling Law、システム制約、合成データ、蒸留、ポストトレーニング、評価体系、Agent 学習まで、大規模言語モデル学習の全工程を体系的に整理し、それらの仕組みが AI アプリケーションエンジニアのモデル選定、評価、harness 設計にどう影響するかを解説する。

AI coding agentの実行機構を起点に、agent-native文書が「参考資料」から「基盤」へ変わった理由を体系的に説明し、AGENTS.md、PRD、Architecture、Spec、Planなど各文書層の責務と構成原則を整理します。Context EngineeringとSpec-Driven Developmentの実践を踏まえ、contextを節約しながらagentの行動を安定して導く文書体系の設計方法も示します。