AI・エージェント– category –
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AIエージェントの記憶設計 — 5つの保持先と1つの検索面
生成AIは、こちらが何も渡さなければ前回の会話を覚えていない。だから長期で使うエージェントには、記憶を外側に作る必要がある。私の環境では記憶を5つの保持先に分け、そのうち3つを1つのベクトル検索面に統合した。合計21,883件、うち17,264件（78.9%... -
AIの応答が遅い原因を、ホスト起因とプロバイダ起因に分解 — 実測29,628件
LLM呼び出しの所要時間を送出・ヘッダ受信・本文読了の3点で分解し、25日分・29,628件を実測した。遅さの約94%はプロバイダ側の本文生成で、firstbyte は日次中央値0.53〜0.68秒と安定していた。再起動が効くのはホスト起因のときだけである。 -
AIに3Dプリント発注はどこまで任せられるか — 見積比較編（前編）
同じSTLをJLC3DPとDMM.makeに投入したら約6倍の価格差がついた。差は海外か国内かだけでなく、SLAレジンとMJFナイロンという方式と素材の違いに由来する。3Dプリント発注にAIをどこまで関与させられるかを試した前編である。 -
AIはなぜ設計が苦手なのか — 上流工程に必要なコンテキスト一致を考える
AIは障害調査には実用的に働くのに、システム設計になると物足りない。この差は能力の非対称ではなく問題の性質の非対称である。正解が事実で決まるか文脈で決まるかの違いから、上流工程に必要なコンテキスト一致を考える。 -
HITL（Human-in-the-Loop）とは — 自前エージェントの人間の確認を設計する
HITL（Human-in-the-Loop）とは、AIエージェントの処理の途中に人間の確認を挟む設計を指す。難しいのは止めることではなく再開することだ。選択肢を会話ごとの状態として保存し、番号だけの返事を決定論的に解決する形に落ち着いた。 -
問い合わせフォームの大半は営業メールだった — サーバサイドで機械判定する Phase1 を作った
気づいたこと サイトの問い合わせフォームを見ていて、違和感を持った。届くものの多くが、見込み客からの相談ではない。いわゆるフォーム営業である。会社名を名乗り、自社サービスを紹介し、提案したい、協業したい、という文面が並ぶ。 問題は混在して... -
AIエージェント基盤を止めずに更新する — Python ホットリロードと、Web サーバ層の分離
私の環境では、自分で書いたサーバ本体の上で、役割ごとのエージェントのプログラムが動いている。サーバもエージェントも、ほぼ毎日書き換わる。一日に100件を超える変更が入ることも珍しくない。 書き換えたコードをどう反映するか。素朴にやるなら、プ... -
AIエージェントの土台 — ループエンジンとツールボックス
AIに仕事を任せる、と一口に言っても、中で起きていることは案外知られていない。私自身、自分の環境を毎日のように書き換えていながら、「ではエージェントとは具体的に何か」と問われると、少し考えてしまう。 この記事は、私のAI環境の見取り図のうち、... -
私のAI環境の見取り図 — ひとりの技術者がAIに何を任せているか
ここ一年で、私の仕事の進め方は大きく変わった。以前は、調べ物も、サーバーの操作も、原稿の下書きも、すべて自分の手でやっていた。今はその多くをAIに任せている。しかも、ただ質問して答えをもらうだけではない。AIが実際にサーバーへ入って設定を直... -
チケットの「保留」を、期日が来たら自動で起こす — OpenProjectの自動復帰ジョブを作った
タスク管理でいちばん怖いのは、期限を過ぎることよりも「忘れること」だと思っている。期限があれば誰かが見る。だが「保留」にしたチケットには期限がないに等しく、状況が変わって再開できるようになっても、こちらが思い出すまで永久に眠り続ける。 私...
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