現状の決済システムでは人間が信頼できる画面上で直接購入ボタンをクリックすることを前提としており、自立型の AI エージェントがユーザーに代わって決済することは想定されていません。そこで Google により Agent Payments Protocol (AP2) と呼ばれる新しいプロトコルが提案されました。プラットフォーム間でエージェント主導の決済を安全に開始・処理することを可能にします。この記事では AP2 のサンプルコードを実際に試してみた手順を紹介します。
cagent は Docker 社が開発した AI エージェントフレームワークです。YAML ファイルでエージェントの振る舞い・役割・使用するツールを宣言的に定義でき、コードを 1 行も書かずにエージェントを構築できます。この記事では cagent の概要とインストール方法、YAML ファイルの書き方、実際にエージェントを動作させるまでの手順を解説します。
コーディングに AI エージェントを活用する流れはもはや避けられないものとなっています。しかし、AI エージェントによってコーディングの多くが自動化されると、開発者が自分の手でコードを書く機会は減少してしまうというジレンマがあります。Claude Code の学習モードを使用すると、自分の手でコードを書く練習ができます。学習モードでは、AI エージェントはユーザー自身にも一部のコードの生成を依頼します。この記事では、Claude Code の学習モードの使い方について解説します。
Vibe Kanban は、AI コーディングエージェントの管理を支援するためのツールです。カンバン方式の UI でタスク管理を行い、各タスクに対して AI エージェントを割り当てて人間がその進捗を管理できます。この記事では Vibe Kanban を使用して AI コーディングエージェントの管理を実際に試してみます。
AI によるコーディングの支援はコード補完型からチャット型、そして自律型へと進化しています。この記事では現時点で主流となっているコーディングエージェントの種類とその特徴を整理したうえで、エンジニアの仕事の変化について考察します。
AG-UI はフロントエンドアプリケーションがエージェントに接続する方法を標準化するプロトコルです。この記事では AG-UI を使用してフロントエンドアプリケーションがエージェントに接続する方法を紹介します。
OpenAI Agents SDK は AI エージェントを構築するためのパッケージです。軽量で使いやすく、抽象化を最小限に抑えているのが特徴です。この記事では、OpenAI Agents SDK の TypeScript バージョンの使用例を紹介します。
AI エディター Cursor は GitHub Copilot と同様にコードの補完やチャットによるコードの生成をサポートしてくれます。Cursor は VS Code をフォークして作られており、既存の VS Code の拡張機能やキーバインドをそのまま利用することも特徴の 1 つです。
actions/ai-inference は GitHub Actions のワークフローから AI モデルを呼び出すための公式のアクションです。これを使用することで CI/CD のワークフローから AI モデルを簡単に利用できるようになります。この記事ではプルリクエスト上で AI に記事のレビューをしてもらうという実践的な使用例を紹介します。
MCP（Model Context Protocol）は LLM に追加のコンテキストを提供するための標準化されたプロトコルです。Vercel AI SDK は v4.2 から MCP をサポートしており、MCP クライアントをツールとして利用できます。この記事では Vercel AI SDK を使って MCP ツールを使用する方法を紹介します。
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。
Alibaba が開発した Qwen3-Coder を使用したコーディングエージェント Qwen Code を試してみた記事です。OpenRouter 経由での認証設定、コードベースの調査、リファクタリング、テストコード生成などの実際の使用例を紹介しています。
