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OpenAI - エージェント構築のための実践ガイド 日本語翻訳
zenn
@ML_Bear
2025/04/18
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エージェントの定義
エージェントとは、ユーザーに代わってタスクを独立して達成するシステムであり、ワークフロー実行の管理と意思決定のためにLLMを活用し、外部システムと対話するためのツールにアクセスできる。
エージェント構築が適したケース
エージェントは、複雑な意思決定、維持が困難なルール、非構造化データへの依存度が高いワークフローなど、従来の自動化が困難なケースに適している。
エージェント設計の基本コンポーネント
エージェントは、LLM（モデル）、外部関数やAPI（ツール）、およびエージェントの振る舞いを定義する明確なガイドライン（指示）の3つのコアコンポーネントで構成される。
オーケストレーションパターンの選択
オーケストレーションパターンには、単一エージェントシステムとマルチエージェントシステムがあり、最初は単一エージェントで能力を最大化し、複雑さに応じてマルチエージェントシステムに進化させることが推奨される。
ガードレールの重要性
ガードレールは、データプライバシー、コンテンツの安全性、ブランドイメージを保護するために重要であり、関連性分類器、安全性分類器、PIIフィルターなど、様々な種類が存在する。
※これはGeminiによる生成物です
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エンジニアリングの本質をコーディングに還元してしまう短絡的な見方への反発
zenn
@kbwo
2025/04/18
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エンジニアリングの本質は問題解決
エンジニアリングの本質はコードを書くことではなく、社会や事業の問題を的確に捉え、最適な手段で解決することにある。AI時代でも問題解決能力は重要である。
プログラミング学習の価値
プログラミングを通じて得られる問題分解、抽象化、論理的思考力は、文法や構文の暗記を超え、AI時代でも普遍的に重要な能力である。
AIを使いこなすとは
AIを使いこなすには、対象領域への理解、言語化能力、論理的思考力が不可欠であり、単なるAIツールの操作スキルの習得だけでは不十分である。
これからのエンジニアリング
AIは問題解決の手段の一つであり、エンジニアはAIなどの新たな技術を取り入れながら、思考力と創造性を磨き続ける必要がある。エンジニアリングの本質は変わらない。
AI時代に必要な能力
抽象的な指示で動くAIシステムを使いこなすには、高度な論理性、言語化力、設計力、抽象化能力、問題分解能力、デバッグ能力が求められる。
※これはGeminiによる生成物です
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個人的 Vibe Coding のやりかた
zenn
@よしこ
2025/04/17
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要件定義と技術選定の重要性
要件定義と技術選定を事前に行うことで、AIが意図しない技術で開発を進めてしまうことを防ぎ、開発の方向性をコントロールする。ChatGPT 4oなどのAIツールを活用し、要件定義.md、技術選定.mdなどを作成する。
コードベース作成におけるClaude Codeの活用
monorepo全体の構築や環境構築には、CLIベースのClaude Codeを使用する。これにより、雛形ファイルの生成や依存関係のインストールが効率的に行え、スムーズな開発スタートが可能となる。
Git管理の重要性
Vibe Codingにおいて、Git管理は重要。AIの指示でコードが予期せぬ変更を受けることがあるため、良い状態のコードはこまめにコミットし、変更点を把握することが推奨される。
微調整におけるエディタ型エージェントの利用
最終的な微調整段階では、Cursorなどのエディタ型エージェントを使用する。これにより、コードのモジュール分割や文言変更など、ファイルを見ながらの細かい修正作業が容易になる。
AIへの調整内容の認識
AIが生成したコードを手動で調整した場合、AIがその変更を認識せず元に戻すことがある。そのため、手動で変更を加えた際は、AIに「調整したので認識してください」と指示することが重要。
※これはGeminiによる生成物です
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RPCなのにOpenAPIも自動生成？oRPCの衝撃
zenn
@kaito
2025/04/17
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oRPCの概要
oRPCはRPCの手軽さとOpenAPIドキュメント生成の恩恵を両立し、Next.jsにも対応したフルスタック開発に適したライブラリです。
RPCの課題とoRPCの解決策
従来のRPCではAPI仕様書を手動で作成する必要がありましたが、oRPCはOpenAPIを標準サポートしており、最小限の労力でAPI仕様書を作成できます。
HonoとoRPCの比較
HonoもOpenAPIとの連携が可能ですが、エンドポイントが増えるほどチェーン構造が複雑化するのに対し、oRPCは常にOpenAPIファーストな開発体験を維持できます。
Next.jsとoRPCの統合
oRPCをNext.js(App Router)に統合することで、型安全なAPIエンドポイントとServer Actionsを容易に実装でき、OpenAPI仕様も自動生成できます。
oRPCのServer Actionの特徴
oRPCのServer Actionは、errorオブジェクトが型安全に設計されており、カスタムエラーのハンドリングを直感的に実現できます。
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元ヤフーエンジニア社長が考える、新人エンジニアの成長を阻害する悪習5選
qiita
@ryoheiiwamoto
2025/04/17
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焦らないこと
焦りはミスを増やし、大事な情報を見過ごす原因となる。エラー解決のプロセスにこそ成長の機会があるため、辛抱強く原因を追求し、確実に解決することが重要。
他人と比較しないこと
エンジニアの成長曲線は人それぞれ異なり、成長速度も変化する。他人と比較するのではなく、目の前の課題に集中することが自身の成長につながる。
環境にこだわること
集中できる環境を意識的に作り出すことが重要。カフェや図書館など集中できる場所を選び、作業スペースを整えることで、作業効率を向上させることができる。
短期的な成果を求めすぎないこと
エンジニアの成長には時間がかかる。最初の2年間は新人として地道に経験を積み、目の前の課題に一つずつ取り組むことが、結果的に成長への近道となる。
ビジネス視点を忘れないこと
エンジニアは技術力だけでなく、コミュニケーション能力やマネジメント能力も重要。ビジネスに貢献する視点を持つことで、市場価値を向上させることができる。
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MCP + DB ＞ RAG?
zenn
@シンウフム
2025/04/16
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RAGの限界性
RAGは検索精度、生成コンテンツの不完全さ、大局的視点の欠如、複数回検索能力の弱さといった課題があり、期待する効果には及ばない可能性がある。
MCP + データベースによる解決策
MCPとデータベースを組み合わせることで、構造化データの検索精度が向上し、text to SQLの効果を実現できる。実際の検索効果はRAGよりも優れている。
MongoDBの選択理由
MongoDBはドキュメント型データモデルを採用しており、テーブル構造が固定されたリレーショナルデータベースと比較して、柔軟にフィールドを追加・変更できるため、継続的に補完される構造化知識ベースの構築に適している。
ClineとMCP Serverの設定
VsCodeベースのClineはMCP互換性が良好であり、MCP Serverを手動で設定することで、MongoDBをデータソースとした検索が可能になる。
現在の限界と将来の展望
MCP技術はまだ発展途上であり、大量のデータ検索やトークン消費量の増加といった課題があるが、開発コストの低減と高い検索精度から、将来的にインテリジェントカスタマーサービスなどの分野でRAGに取って代わる可能性がある。
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2025 業務アプリ向け WinForms モダンUIテンプレート（MVPパターン対応）
qiita
@masayahak
2025/04/16
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モダンなフラットUI
2025年の技術スタックを活用したWinFormsアプリ向けに、モダンな外観を提供するUIテンプレート。
MVPパターン対応
Model-View-Presenterパターンを採用し、ロジックとUIの責務を分離、テスト容易性と保守性を向上。
カスタムコントロールによる共通コンポーネント化
カスタムコントロール（＋ユーザーコントロール）により共通コンポーネント化を行い、機能の再利用性とUIの一貫性を実現。
アプリ状態の保存と復元
アプリ終了時のウィンドウ位置とサイズを保存し、次回起動時に復元することで、ユーザーエクスペリエンスを向上。
画面遷移の効率化
複数業務Formを１つのメインFormにDictionaryで保持しPanelへ動的に表示、状態を維持しつつメニューから切り替え可能にする。
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【図解】Webの仕組み
qiita
@gonzaemon
2025/04/16
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Webページのアクセスから表示までの流れ
Webページがユーザーに表示されるまでの一連の流れを図で解説。
リクエスト開始とDNS解決
URL入力からIPアドレス取得までの、DNSキャッシュ確認、DNSサーバーへの問い合わせプロセスを解説。
HTTPリクエスト・レスポンスの流れ
TCP接続確立のための3ウェイハンドシェイク、データ転送、コネクション切断の4ウェイハンドシェイクについて解説。
サーバーサイドの処理
Webサーバーでのリクエスト受付、動的コンテンツ生成、データベース処理、レスポンス生成の流れを解説。
レスポンス生成と表示
HTML/CSSパース、JavaScript実行、レンダリングツリー構築、レイアウト/ペイント処理、コンポジットを経てWebページが表示されるまでを解説。
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MCPを超理解する
qiita
@ak-sasaki0919
2025/04/15
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AIエージェントの概念
AIエージェントは、複数の特化型生成AIにタスクを投げて集約し、回答するメタレベルの指示役となる生成AIです。これにより、プロンプトの幅への対応が難しくなる問題を解決し、汎用性を高めます。
MCP (Micro Content Protocol) の提案
MCPは、生成AIを繋ぐための取り決め（プロトコル）であり、生成AI間の連携を容易にするための標準化されたインターフェースです。これにより、開発者は個別のシステム連携を実装することなく、機能を組み合わせることが可能になります。
MCPのメリット: 実装の軽量性
MCPを利用すると、天気情報を取得するなどの特定のタスクを担う生成AIを、エージェントに登録するだけで利用できます。API仕様の調査やコード実装が不要になり、開発工数を大幅に削減できます。
MCPの導入によるビジネス機会の拡大
MCPは、生成AIプロダクトの開発を一部の開発力のある企業から、より多くの企業や個人に開放する可能性を秘めています。新しいプロダクト創出のきっかけとなり、生成AI市場の民主化を促進する可能性があります。
MCPサーバ開発のメリット
MCPサーバを自社内で開発することで、コードの再利用性が向上します。類似の生成AI機能を何度も開発する手間を省き、MCPクライアントの開発に集中できます。
※これはGeminiによる生成物です
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ホントは教えたくない。AWS新試験を一日3連勝！Cline×Claude 3.7で挑んだ7日間のチート級勉強法
qiita
@takuma818t
2025/04/15
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AIを活用した短期集中学習
7日間で3つのAWS新試験に合格するため、AI（Cline×Claude 3.7）を活用してUdemyの問題を要約・整理し、効率的な学習を実現。
試験スケジュールの最適化
1日に3つの試験を受験するため、集中力が高い午前中に難しい試験を、昼休憩を挟んで午後に自信のない試験を配置する戦略的なスケジュールを立案。
Clineの活用方法
Udemyの模擬試験の問題・解説・答えをClineに読み込ませ、要約と翻訳をさせることで、短時間で効率的に試験範囲を網羅。
試験当日のリアルな体験談
試験会場での受付の様子や、試験官とのやり取り、3つの試験を連続で受験する際の集中力維持の工夫など、具体的な体験談を共有。
AIを先生・相棒として捉える
AIは単なるツールではなく、学習をサポートし、合格まで導いてくれる先生や相棒のような存在として活用できる。
※これはGeminiによる生成物です