従来のウェブサイトは人間用のマークアップが主であり、bot が情報を収集するために無駄な情報が多く含まれています。一方でウェブサイトを提供する側にとっても AI エージェントにより過剰なスクレイピングによりサーバーの負荷がかかることが問題となっています。LLM に適したコンテンツを提供するために Answer.AI の共同創業者である Jeremy Howard 氏により `llms.txt` というファイルが提案されました。

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。

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。

Vercel AI SDK は TypeScript 向けの AI 機能を活用するプロダクトを構築するためのツールです。AI SDK は AI モデルのプロバイダー間における API の違いを抽象化することで、開発者はアプリケーションの開発に集中できるようになります。この記事では Vercel AI SDK の使い方を確認し、最終的に Next.js で構築した Web アプリケーションに AI 機能を追加する方法を紹介します。

MCP（Model Context Protocol）とはアプリケーションが LLM にコンテキストを提供する方法を標準化するプロトコルです。MCP を使用することで、LLM は外部ツールやサービスからコンテキストを取得するだけでなく、コードの実行やデータの保存など、さまざまなアクションを実行できるようになります。この記事では MCP サーバーを TypeScript で実装する方法を紹介します。

Google では大規模言語モデル（LLM）などの AI モデルをブラウザに直接統合するように設計された、Web プラットフォーム API とブラウザ機能を開発しています。これには Gimini Nano という AI モデルが含まれており、デスクトップパソコンにおいてローカルで実行されるように設計されています。この記事では Summarization API を使用して、文章を要約してみます。

Language Detection API は Chrome に組み込まれた AI により、クライアントサイドで言語を判定するための提案です。この API を利用することで、テキストの言語を判定することが可能になります。