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AIエージェントを自作して本番運用する方法｜最小構成の実装とサブエージェント設計
AIエージェントを自作して、本番運用するまでの話をする。ノーコードツールの紹介記事ではない。自分でコードを書いてエージェントを組み、無人で走らせ続けるエンジニア向けの内容だ。 僕は1人で開発しているSaaS「ThreadPost」の裏側で、複数のAIエージェントを毎日本番稼働させている。
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ローカルLLMのおすすめ構成2026｜モデルと実行ツールを実測で選ぶ完全ガイド
「ローカルLLMを始めたいが、モデルもツールも選択肢が多すぎて何がおすすめか分からない」——この記事はその質問に、実際に手元のマシンで動かして検証した結果から答える選び方ガイドだ。 僕は1人でSaaSを開発しながら、APIコスト削減とオフライン検証のためにローカルLLM環境を複数構成で運用してきた。
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Claude Codeのインストール方法｜OS別手順とエラー別トラブル対処の完全版
Claude Codeのインストールは、うまくいけば1行のコマンドで30秒で終わる。この記事はその1行と、うまくいかなかったときの原因別対処、インストール後に最初にやるべき設定までをまとめた「詰まらないための網羅版」だ。 僕はClaude CodeでSaaSを1人開発していて、Mac・Windows(WSL)・クラウド環境それぞれでセットアップしてきた。
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AI活用Tips最新記事
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Claude CodeでTypeScript地獄を攻略。Next.js 15移行で溶かした40時間
※この記事は、Claude Codeで1人開発しているSNS運用SaaS「ThreadPost」の開発日記です。 ビルドログが真っ白になるまで終わらない ビルドが通った。Vercelの緑色のチェックマークが出た。僕は安堵して本番環境のURLを開いた。画面は真っ白だった。ブラウザのコンソールには赤文字のエラーが滝のように流れていた。
·148 views·しんたろー
元釘釘最年少が明かす「AIを雇うだけ」で創業半年で数億円を稼ぐ異常な仕組み
動画制作と選品に追われ、月商100万円の壁を越えられないEC事業者・アフィリエイターへ。 1日10時間作業しても月間GMVが1万ドルに届かないなら、やり方が完全に間違っている。 中国の最新投資家向けレポートから流出した「AIが人間を雇う」という異常なビジネスモデルの全貌を解読した。 ※これは海外の最新AIビジネス事例を、僕なりにまとめた勉強用メモだ。
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なぜOpenAIのWorkspace AgentsとEuphonyがAI開発の常識を変えるのか｜しんたろーが解説
AI開発の潮目が変わった。 チャット画面でプロンプトをこねる時代は終わる。 Workspace AgentsとEuphonyの登場だ。 これらは単なる新機能ではない。 AIが「対話するツール」から「バックグラウンドで自律的に動くシステム」へ進化した。 開発者に求められるスキルセットが根底から覆る。 知っておかないと、周回遅れになる。 数字と事実ベースで、この変化の正体を解き明かす。
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OpenAIのワークスペースエージェント完全ガイド。業務自動化の設計が開発者にとって不可欠なスキルである理由
誰もがエージェントに全振りする状況 各社が一斉にエージェントへ注力している。 単発のチャットで遊ぶ時代は終わった。 週次9億アクティブを抱える巨人が、反復業務の自動化に注力している。 開発者の仕事は「APIを叩くコードを書く」から「自律エージェントのワークフローを設計する」へシフトした。 この波を傍観すれば、確実に置いていかれる。
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OpenAIのWebSocket導入でなぜエージェント開発は変わるのか。Claude Code実践者が読み解く高速化の理由
推論速度1000 TPSの時代が到来した。 エージェントのボトルネックは、AIモデルの推論速度からAPIの通信速度へと移行した。 OpenAIはWebSocketによる持続的接続を導入し、エージェントループ全体で40%の高速化を実現した。 これはインフラ層のアップデートであり、開発者のコードの書き方やAIとの向き合い方に影響を与える。
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GoogleのTPU 8iでAI開発の補助輪は不要に、Claude Code実践者が語る設計の引き算
Googleは2026年のCloud Nextにて、AIエージェント向けに設計されたTPU 8iを発表した。このチップは、AIエージェントが推論・計画・実行を行うマルチステップワークフローを高速化する。同時に発表されたTPU 8tは、大規模なメモリプールを活用し、複雑なモデルのトレーニングに最適化されている。これらのインフラは、応答性の高いエージェントAIを普及させるための基盤となる。
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DeepMindと大手コンサル提携の真意。AI開発者がセキュリティ自動化へ舵を切る理由
AI導入とセキュリティの崩壊 AIの経済効果は15.7兆ドル。 しかし、本番環境へのAI導入に成功した企業は25%。 巨大AI企業が世界的なコンサルティングファーム5社と提携した。 企業へのAI導入が加速する。 同時に、AIによる自律的な脆弱性発見と攻撃の自動化も進んでいる。 防御側の開発者は、アーキテクチャの転換を迫られている。
