AIエージェント

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エージェント導入で変わるのは、仕事の速さではなく任せ方です

How agents are transforming work は、OpenAI の Economic Research paper をもとに、Codex 利用が仕事の単位をどう変えているかを示した記事です。要点は、AI エージェントが短...
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エージェント開発の主戦場は、モデル選びから実行基盤へ移りつつある

Build real agentic apps using CUGA: two dozen working examples on a lightweight harness は、IBM Research が公開した CUGA Apps を...
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運用エージェントに必要なのは、判断する前の観測基盤です

Rethinking cloud operations with agentic observability - The Official Microsoft Blog は、Microsoft が Azure Copilot Observa...
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Claude Tagが変える、AIエージェントの置き場所

Introducing Claude Tag \ Anthropic は、Anthropic が2026年6月23日に発表した Slack 向けの新機能です。Claude Enterprise / Team のベータとして提供され、チャンネ...
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「エージェントに使えるか」が新しい品質基準になる

コーディングエージェントがライブラリを呼び出し、自らデバッグする。そのとき、APIの設計次第でエージェントの作業量が大きく変わるとしたら——ツールの「良さ」はどう測るべきか。Hugging Face の Is it agentic enou...
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リサーチエージェントのクエリは「漏洩口」になる

エージェントが何を「検索しているか」に注目したことがあるか。ServiceNow が HuggingFace で公開した研究 MosaicLeaks: Can your research agent keep a secret? は、ディー...
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「完璧なAI」を前提にしない——DeepMindが示すエージェント時代の安全設計

AIエージェントを本番環境に投入するとき、どこまで信頼してよいのか。その問いに対し、Google DeepMindが実践的な答えを出した。Securing the future of AI agentsでは、内部システムへのAI導入における...
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「発見」をエージェントに渡す——ARD仕様が解く次の課題

MCP、Skill、A2A。エージェント連携の土台は急速に整ってきた。しかし一つだけ、まだ人間が担っている工程がある。「どのツールを使うか」を決める、発見のプロセスだ。Hugging Face のブログ Agentic Resource D...
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Hubのモデルをそのままロボットへ——Strands×LeRobotが開く、エージェント制御の新しい入口

ロボットにAIを組み込む、と聞くと「専門チームが必要な領域」という印象が先に来る。強化学習、ハードウェアインターフェース、リアルタイム制御——どれもソフトウェアエンジニアには遠い話に見える。Hugging Faceのブログ記事 From t...
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コマンドは暗記しなくていい — GitHub Copilot CLI が変えるターミナルの作法

ターミナル作業で詰まったとき、開発者は決まって手を止める。man ページを引く、ブラウザで検索する、AI チャットにコマンドをコピペする——どれも「今やっている作業を一時中断して答えを得る」手順だ。この中断コストは小さいように見えて、積み重...