azukiazusa.dev

#AI

LLM へのプロンプトを構造化された文書で管理する POML

POML (Prompt Orchestration Markup Language) は、Microsoft によって提案されたプロンプトを構造化された文書として管理するためのマークアップ言語です。プロンプト開発における構造の欠如や複雑なデータとの統合の困難さ、特定のフォーマットへの依存性といった課題を解決することを目指しています。

AI エージェントの連携を標準化する A2A プロトコルを試してみる

AI エージェント同士の連携を標準化するために Agent2Agent プロトコル（A2A）を発表しました。A2A プロトコルは基盤となるフレームワークやベンダーに依存せず、エージェント同士が安全な方法で相互に通信できるように設計されています。この記事ではサンプルコードを通じて A2A プロトコルを使用した AI エージェントの連携を体験してみます。

事前に定義した UI を AI に生成させる json-render を試してみた

AI に UI を生成させる Generative UI の手法が注目されています。しかし、AI の出力が予測不可能であるため、意図しない UI が生成されてしまうリスクもあります。json-render はあらかじめ定義したコンポーネントやアクションのカタログに基づいて AI に JSON を生成させることで、AI が誤った構造の UI を生成するリスクを減らし、アプリケーションの一部として自然に統合された UI を提供するフレームワークです。

AI に技術ブログを書かせてみてわかったこと

AI が書いた記事は一般論に寄りすぎ、冗長になりやすいと考えていたため、これまでは誤字脱字の確認にだけ AI を使っていました。AI に任せる執筆フローを試したところ、生成稿を批判的に読み、自分の体験を加えて推敲すれば、学習効果は大きく失われないと感じました。この記事では、実際に試した方法について紹介します。

Cloudflare で MCP サーバーを構築する

Model Context Protocol (MCP) の 2025-03-26 の仕様では新たに Streamable HTTP が追加され、リモート MCP サーバーへの注目が集まっています。この記事では `agents` フレームワークを使用して Cloudflare 上に MCP サーバーを構築する方法を紹介します。

Zod を使って OpenAI の構造化された出力を扱う

OpenAI の gpt-4o-2024-08-06 以降のモデルではパラメータとして JSON Schema を指定することで構造化された出力をサポートしています。Node.js 向けの OpenAI SDK では Zod を使ってスキーマを定義し、構造化された出力を扱うことができます。この記事では実際に Zod を使って OpenAI の構造化された出力を扱う方法を紹介します。

TypeScript 製の AI エージェントフレームワーク Mastra

Mastra は TypeScript 製の AI エージェントフレームワークであり Gatsby の開発チームによって開発されています。Mastra サーバーを実行することで REST API サーバーを介してエージェントとやり取りすることができます。Mastra はAI エージェントを構築するために必要なプリミティブな機能を提供するために設計されています。