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 AG-UI
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。
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。
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。
A2A プロトコルはエージェント間の通信を標準化するためのプロトコルです。JavaScript SDK を使って A2A サーバーとクライアントを実装し、エージェント間通信を試してみます。
好むと好まずと関わらず、ソフトウェア開発において AI の活用は重要なパラダイムシフトの 1 つです。AI エージェントはユーザーからの指示を元に自律的にタスクを選択し、実行します。この記事では、コーディング AI エージェントを自作する過程を紹介します。
Chrome 126 から Gemini Nano という AI がデスクトップクライアントに組み込まれる予定です。Gemini Nano は Google の AI モデルの中で最も小さいモデルです。デスクトップクライアントに直接組み込まれることで、ユーザーの手元の環境で AI を利用できることが特徴です。開発者は JavaScript から Chrome に組み込まれた Gemini Nano にアクセスして生成 AI の機能を実装することができます。
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。