Cline を使い始めて2ヶ月ぐらい経った。 自分の直感として、Cline は真のイノベーションの入口であり、そして開けてはいけないパンドラの箱でもあったと思う。 ここでいう Cline は Cline型コーディングエージェントであり、広義には Devin / Cursor や Copilot Agent 等を含む話。だが、後述するように Cline でしか見えない世界がある。 その先の未来に、プログラマとしての自分はフルベットする、という話をする。 私たちが知っているプログラミングの終焉 大事なことは次の記事に全部書いてある。まずこれを読んでほしい。 (Google翻訳) Steve Yegge 氏は、置き換えられるのはジュニアおよび中級レベルのプログラマーではなく、新しいプログラミング ツールやパラダイムを受け入れず過去に固執するプログラマーであると指摘しています。 <略> これはプロ
今日もいつものようにシラスでデイリーAIニュースを配信していると、とんでもないものにでくわした。 もうタイトルに書いてあるけど、AIが勝手にブラウザを操作して色々やってくれてしまう、その名もBrowserUseだ。 インストールは超簡単。 macなら以下の二行だけだ。 $ pip install browser-use $ playwright install使うのも超簡単だが、コマンドラインに落ちるのが怖い人々には簡単に見えないかもしれない。環境変数のOPENAI_API_KEYとかにAPIキーを入れておくこと。 $ python >>> from langchain_openai import ChatOpenAI >>> from browser_use import Agent INFO [browser_use] BrowserUse logging setup complete
はじめに AIのコーディングアシスタントとして最近、急速に注目を集めているCline。VSCode上でAIと連携し、コード生成からバグ修正、さらにはターミナル操作まで自動化できるこのツールは、多くのエンジニアの生産性を劇的に向上させています。 mizchiさんの『CLINEに全部賭けろ』という記事では、 AIから引き出せる性能は、自分の能力にそのまま比例する AI自体を管理するパイプライン設計を自分のコアスキルにする必要がある ともあるように、エンジニアはClineという強力なツールの最大限を使えるようになっていくべきです。 「AIの上手な使い方」が今のエンジニアにとって必須スキルになりつつあるため、単にClineを使うだけでなく、その仕組みを理解することで得られるメリットは数多くあります。例えば、現時点でのClineの得手・不得手を理解することでAIに対して的確に指示ができたり、clin
こんにちは、株式会社Berryの浅沼です。 この記事を書いている数週間前くらいから話題のClineを会社で導入し、開発に利用しています。最初はコードの自動生成から試していたのですが、.clinerulesを使ってプロジェクトごとのカスタム設定ができることを知り、どんどん活用の幅を広げていきました。 特に大きかったのが、プロジェクト内のコード構造・コーディングルールの設定に加えて、コミットメッセージやプルリクエストのタイトル・サマリーを生成するルールを追加したことです。これによって、「コードを書く→コミットメッセージを考える→プルリクを書く」という一連の作業がスムーズになり、全体の開発効率が格段に上がりました。 この記事では、実際の.clinerulesの内容も含めて、どのようにルールを作り、育て、活用しているのかを紹介します。特に、コードの自動生成以外の使い方にも触れますので、すでにCli
生成AIを統合した新Office、会話だけでタスクが消化されていくのがやばい2023.09.22 08:00259,736 ヨコヤマコム 本日Microsoft（マイクロソフト）は、生成AIを組み込んだ｢Microsoft 365 Copilot｣を11月1日からエンタープライズ向けに公開すると発表しました。 今年3月に発表され、一部企業にサービスを先行公開していたこのサービスですが、いよいよ正式にリリースとなりましたよ！ Microsoft 365 Copilotとは？Image: Microsoft今回リリースが発表された｢Microsoft 365 Copilot｣は、Word、Excel、PowerPoint、Outlook、TeamsといったOfficeアプリに生成AIが搭載されて便利になったもの、といった感じです。 以前から発表されていた通り、対話型AIを利用することでPowe
アイコンが変わったerukitiです。最近はやりのgpt-4o image generationを使って、顔だけだったアイコンに全身が追加されました。2023年4月10日に初めてのLLMプロダクトの開発キックオフからもうすぐで二年です。rat yearなこの業界なんで、変化がめまぐるしすぎますね。 今回は、真に高速なAIコーディングのメソッドを確立するために、中規模くらいのコードをコーディングエージェントのみに書かせる実験をしています。コーディングエージェントはCline派生であるRoo Code（以後Rooと呼ぶ）を使っています。 ※完全に個人研究としてやっているため、会社のリソースは使っていません。 作っているものはコーディングエージェントのコアライブラリ + おまけのCLI 規模としては136ファイル・26410行（一時期30000行弱までいった） なぜコーディングエージェントを使っ
昨年、OpenAIが最後までComputerUse、つまりコンピュータの自動操作する、いわゆる「本物のエージェンティックAI」を出さなかったことが腑に落ちなかったのだが、よくよく考えると、作るのは簡単でも、それを世に放つのは難しい問題というのがある。 特に今年から正式にOpenAIは非営利団体ではなく営利団体になった。 営利団体というものが目指すものは、当然ながら営業利益である。 さて、ではComputerUseがChatGPTのように「誰でも」使えるようになると困るのは誰だろうか。 まず最初に困るのは、おそらくGoogleだ。だが、すでにサム・アルトマンはGoogleは敵に回してもいいという判断をしている。だからChatGPT Searchを作って、デフォルトの検索エンジンとして使うように勧めている。ただ、まだデフォルトの検索エンジンにするにはChat GPT Searchは不便なことが
現時点で個人の感想です。流動的なので、明日にでも意見は変わってると思います。 モデル Claude-3.7-sonnet コーディング性能が圧倒的に良い。迷ったらとりあえずこれを使っておけばよい だいたい1ファイル1000行ぐらいが管理できる限界 Gemini 2.5 今なら無料で使える。今のうちに使い込んでクセを把握するといい。 巨大コンテキスト理解ができるので、「大量にコードを読んでちょっとだけコードを書く」つまり一般的な業務プログラミングに向いてる。 リリースから一週間は負荷が高くて不安定だったが、最近安定してきた さすがに単純なコーディング性能は Claude-3.7-sonnet に劣る deepseek-chat Cline で使うには遅すぎて役に立たない AIツール作るときの壁打ちに使っている。雑に巨大データ送りつけても安くて安心 コーディングエージェント/拡張 Cline
Googleは、人間がタスクを与えると自律的に実装計画を立ててコードの生成や変更、バグフィクスなどを実行してくれるAIエージェント「Jules」を発表しました。 同社が発表した最新の生成AIモデルであるGemini 2.0が用いられています。 タスクやイシューを与えると、それを起点に自律的なプログラミングを行う生成AIを用いたサービスは、先日正式サービス化されたDevinや、現在テクニカルプレビュー中のGitHub Copilot Workspaceなど、すでに先行しているサービスが存在します。 参考：GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 GoogleもGemini 2.0によって、同様に自律的なプログラミングが可能なレベルのサービスを開発可能になったということでしょう。 Julesが動作する様子 Google
関連リソース Agent Design Pattern Catalogue: A Collection of Architectural Patterns for Foundation Model based Agents 【論文紹介】LLMベースのAIエージェントのデザインパターン18選 基盤モデルを用いたAIエージェントの設計パターン The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey The Landscape of Emerging AI Agent Architectures for Reasoning, Planning, and Tool Calling: A Survey は、「AIエージェントのアーキテクチャ」について、シン
はじめに：コーディングエージェントの新たな分類今年初めに筆者が投稿した「ClineとAIコーディングツールの現状」ではAIコーディングツールを「コード補完」「チャットアシスタント」「コーディングエージェント」の3つに分類しました。しかし現在では「エージェント」が包括的な概念となり、この区別の必要性が薄れています。 さらに現在は役割や機能ではなく コーディングエージェントがどこまで自律的に開発プロセスに関与するのか開発タスクが実行される環境はどこかユーザーとの対話インターフェイスが本質的な違いになってきました。 本記事では、こうした変化を踏まえて解説します。 本記事の分類について「AI Agents Are Here. What Now?」ではAIエージェントの重要な特性の一つとして「自律性（autonomy）」が挙げられています。「自律的（agentic）」であるとは、ある目標が与えられた
AIを補助的に使う時代は終わりました。これからは、AIがプロセスを置き換える時代です。私たちは、AIを単なる効率化ツールではなく、ナレッジを蓄積しながら自律的に活用する開発手法を提案します。適切に設計すれば、AIはコードを書く、ドキュメントを整理する、意思決定を支援するなど、人間と協業しながら進化できま…
Bill One Engineering UnitのPurchasing Groupでアーキテクトを務める豊田(@helloyuki_)です。今日は業務中に行っているAgentic Codingについて紹介したいと思います。 Agentic Codingとは 定義 Vibe Codingとの違い Claude Codeとは 定義と機能 特徴 IDE（IntelliJ）との統合 実務での利用事例 何をやらせてみたか どうやったか 学んだこと 探索空間を絞る Plan Modeは積極的に利用する docの整備を進める MCPサーバーの活用 作業が軌道にのるまで「手懐け」 Bill OneでのAI駆動開発 まとめ Agentic Codingとは 「Agentic Coding」という言葉を最近にわかに聞くようになってきました。まずAgentic Codingという言葉が何を指すかを押さえておき
2025.3.1 JAWS DAYS 2025で発表した資料です。 AIエージェント時代のエンジニアになろう：�Agentic Workflows から�環境に溶けこむAmbient Agents まで�基礎と実践を50分で身につける
tl;dr OpenAI から ChatGPT agent が発表されたよ Deep Research や Operator を ChatGPT に統合したよ 使うには Pro / Plus / Team プランが必要だよ 現状 ChatGPT agent のためだけに Plus / Pro プランを契約するのはオススメしないよ 参考文献 Introduction to ChatGPT agent Introducing ChatGPT agent: bridging research and action ChatGPT agent System Card ChatGPT agent Makes Slideshows ChatGPT can Research & Action on Tasks ChatGPT agent Customization ChatGPT agent Does
オチ code-serverをいれる claude codeをいれる 様子 あらすじ 我々はスマホでごろ寝コーディングがしたい(主語がでかい)。 しかしながらスマホでコードをポチポチするのは苦行であり、もっと楽にやりたい、なんなら音声入力でどうにかしたい。 となると、昨今はやりのAI Agentをつかったコーディングが選択肢にあがる。 すでにDevinやReplit がそういった体験を提供しているが、どちらも結構お高いし、「本当に俺はスマホでそんなにソースコード書くのか？」とか、「金はともかく、GitHubやSlackと連携させるのか？(Devin)」とか、「コードが読みにくい(Replit)」とか「PHPを書けない…だと…？(Replit)」という様々な問題があって自分には微妙だった。 そこで私が試したのがcode-serverとclaude codeだった 概要 code-server
こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です！ 自分の年末年始の課題図書にしていた「LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門」を読み終えて、とても良い本だと感じたので紹介したいと思います！ 書籍情報 発売日：2024/11/9 著者 西見公宏さん(mah_lab) 吉田真吾さん(yoshidashingo) 大嶋勇樹さん(oshima_123) 出版社：技術評論社 前提条件 本書を読むために必要な前提条件があるため、以下で先に紹介します。 Pythonの基礎知識 本書は基本的にPythonで動くコードについて解説されているため、Pythonの基礎知識が必要になります。 Pythonの基本的な文法については解説されていないため、ご注意ください。 各種クラウドサービスへの登録 本書では、各種クラウドサービスを使って、セットアップを行う手順が解
Browser Useから新しいブラウザ操作系エージェントが登場しました めちゃくちゃ魅力的だったので紹介します。 従来のブラウザ操作系エージェント browser-useに限らず、従来のブラウザ操作系エージェントはユーザーからの自然言語な指令をもとにブラウザを操作します。 AIエージェントは画面キャプチャ + DOMの取得 → キャプチャを解析 → クリックすべき要素を推論 → playwrightで操作をループしてタスクを行います。 現在僕もよく使っているのですが、何点か課題があります。 どうしてもアクションに揺らぎがある 自然言語での指示である以上仕方ないのですが、「〇〇をクリックして〇〇をしてほしい」と言った細かい指示はプロンプトのチューニングが不可欠であり使用モデルの賢さにも依存します。 処理に時間がかかる 画面キャプチャ + DOMの取得 → キャプチャを解析 → クリックすべ
こんにちは、ネオセールスカンパニーCTOの菊池(@_pochi)です。 1月にリリースした 「アポドリ 」 は、大変ありがたいことに多くの反響をいただいています。本記事では、その開発を通じて得た、「作らない」ことが成功につながる理由 についてお話しします。 apodori.ai 本記事では、アポドリの開発を通じて学んだ、「いかに作らないか」という反直感的なトピックについて書いていきたいと思います。 AIエージェント開発で後回しにすべきもの 業務A、業務B、業務Cという連続する3つの業務からなる一連のワークフローを実行するエージェントの例を考えます。 AIエージェントは、上図のように人間の実行指示を受け、思考を伴う複数業務を遂行し、アウトプットを返します。図に示した要素の中で、アポドリの開発においてギリギリまで実装しなかった要素があります。それは以下の2点です。 操作画面 : 処理の進捗表示
巷では「AIエージェント」のワードをよく見かける一方、何をAIエージェントと定義するのか自分もフワっとしていたので、2024年12月20日に公開されたAnthropicの「Building effective agents」の記事を読んでみました。 「AIエージェントの定義ははっきりと定まっていません」みたいな文言は方々で見ますが、各社がどういう見解でそのワードを使っているのか、なんとなく理解することはできます。 ちなみに、以下の「うたたね / Masaki Otsuki」さんの記事では各社がどのような位置付けとしているのかがまとまっており、私も勉強させていただきました。ありがとうございます。 ※本記事ではAnthropicの記事に焦点を絞り、記事の内容を元に記述しています。 エージェントとワークフローの違い ワークフロー: LLMとツールが事前定義されたコードのパスを通じて調整されるシス
2025年3月4日に開催されたFindyさん主催「LayerX 名村さんに聞く！2025年AIエージェント時代の可能性と実践」で発表した資料です。 この資料を読んで、強く関…
今回作成したコード Mastra + Ollama + MCP構成のサンプルコード（手っ取り早くローカルAIエージェントを使いたい人用） Streamable HTTP transportなMCPサーバー（デプロイ済なのでCloneは不要） Mastraの導入 mastraリポジトリのREADME.mdおよび、ニケちゃんさんの記事に従ってMastraを導入する。 というわけで、まずはMastraを導入する。Mastraの導入自体は簡単で下記のコマンドを一つ打つだけで良い。 $ npx create-mastra@latest Need to install the following packages: [email protected] Ok to proceed? (y) y ┌ Mastra Create │ ◇ What do you want to name your pr
NotebookLM: https://notebooklm.google.com/notebook/ad02414d-0499-4892-af21-4db8d16fa721 関連資料 https://careers.mercari.com/mercan/articles/53431/ htt…
2025/7/16に行われた、OCHaCafe Season10 #2 で用いた資料です。 https://ochacafe.connpass.com/event/357868/
「OpenAI Agents SDK」の概要についてまとめました。 ・OpenAI Agents SDK 1. Agents SDK「Agents SDK」は、Agentシステムを構築するための軽量パッケージです。これは、以前の実験プロジェクト「Swarm」の本番環境対応版となります。 「Agents SDK」は、以下な最小限のプリミティブで構成されています： ・Agent : 指示とToolを備えたLLM ・Handoff : 特定のタスクを他のAgentに委任できる機能 ・Guardrail : Agentへの入力を検証するしくみ これらのプリミティブを Python と組み合わせることで、ToolとAgentの間の複雑な関係を表現し、学習コストなしに実用的なアプリケーションを構築できます。 さらに、SDK には トレース機能（Agentの動作を可視化・デバッグできる機能）が組み込まれ
業務でDevinを利用してすごく気に入ったので、個人用途でも使いたくなりました。 ただ個人支出で$500/月は正直無理なので、OSSのOpenHands（旧OpenDevin）に目をつけました。 しかしながらSonnet 3.7（3.5）で使った結果、逆に「実は本家Devinって安いんじゃないか？」となったのでやったことと所感を書いておきます。 OpenHandsについて OpenHandsは、エンジニアリングタスクを支援するオープンソースのAIエージェントです。Devinのオープンソース実装として知られており（以前はOpenDevinという名称でした）、様々な開発作業をサポートしてくれます。 特に新規プロジェクトの立ち上げや、既存コードベースへの機能追加、リファクタリングなどできるとしており、例えば、新しいReactコンポーネントの作成や、GitHubアクションの追加、バグ修正など、幅広
最近登壇で使っていたLLM関連技術の今後について触れた50ページほどの資料を公開します。 (予測や展望は個人の見解を多分に含む点をご容赦ください。) 細かい技術説明というよりみんな気になるAgent、LLMOps周りの実際に立ち向かって死にかけた経験を赤裸々に書いた感じです。取り組む前にこの屍を…
この記事で紹介する「Cline」は、同様のAI支援ツールの中でも、VSCodeの拡張機能として提供されるオープンソースのAIエージェントです。 AIのコード自動生成のみならず、自動的にターミナルを操作して依存パッケージをインストールしたり、エラーが出ればログを解析して修正案を提案・実行するなど、まるで“AIが開発を進めていく”ようなユーザー体験をもたらし話題です。 Clineの他にもWindsurfエディタやCursorエディタも同様の機能を提供しており、コレが今のAI駆動開発というバズワードにも繋がっています。 しかし、Clineはユーザーエクスペリエンスの緻密さや、複雑なコンテキスト認識の部分では、CursorやWindsurf、と見劣りする面も否めません。したがって実際には、CursorやWindsurfが使える環境であればそちらをメインにしつつ、Clineを補助的に利用するというの
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10分で紹介するAmazon Bedrock利用時のセキュリティ対策 / 10-minutes introduction to security measures when using Amazon Bedrock
![Developer Summit 2025 [14-D-1] Yuki Hattori](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ba4aaf756a0d568b0700a8fd19e853878cc89b66/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsiteproxy.ruqli.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F5c8e65fc19bb44f2915d7b87727738fd%2Fslide_0.jpg%3F33837334)
「Agentic Design Patterns」と呼ばれるLLMベースのAIエージェント（以下、LLMエージェント）の4つのデザインパターンについて紹介します。 まず、「Agenticワークフロー」について説明し、続いて4つのデザインパターンを説明します Agentic Design Patterns Part 1 Agentic Design Patterns Part 2, Reflection Agentic Design Patterns Part 3, Tool Use Agentic Design Patterns Part 4, Planning Agentic Design Patterns Part 5, Multi-Agent Collaboration 動画もあります。 LLMエージェントについての説明は省略しているため、エージェントについて初見の方は以下記事をお勧
Published Jun 13, 2025 Our Research feature uses multiple Claude agents to explore complex topics more effectively. We share the engineering challenges and the lessons we learned from building this system. Claude now has Research capabilities that allow it to search across the web, Google Workspace, and any integrations to accomplish complex tasks. The journey of this multi-agent system from proto
この1年、社内外で「エージェントの時代が来る！」という声を耳にすることが増えました。実際、SNSや技術コミュニティでもエージェントが注目されているのは事実です。ただ、あえてここは「今年はエージェントではなくワークフローの時代」といわせていただきます。 しかし私がいろいろ試行錯誤した結果、「お客様向けに完全自律のエージェントを提供」するのは現状まだ難度が高いと感じました。とくにハルシネーションリスクや誤った操作の暴走などが起きやすいからです。 一方、「確実にビジネス効果が出る」方法として、LLMを活用したワークフローを構築するほうが圧倒的に安定し、成果を出しやすい。たとえばコンテンツ生成工程や顧客対応の下準備工程にLLMを組み込み、最後は人間がチェックする形で運用することで、高速なアウトプットを手堅く実現できます。
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 2024年3月12日にCognition社がDevinを世界初の完全自律型AIエンジニアとして発表しました。 GitHub Copilotのようにコードを補完したりサジェストしてくれるのではなく、与えられた情報をベースに自律的に開発プロセス全体を行えるというのが大きな特徴でした。 最近話題になっているAI エージェント型プロダクトの一つですね。 その性能を調べるため、弊社も発表当時Waiting Listに登録して早いうちに試したいと考えていましたが、全く連絡が無いまま数ヶ月が経過していました。 その間、他社からもGitHub
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バクラク事業CTO 中川佳希です。バクラク事業部 Platform Engineering 部では定期的な発信を行っています。前回は、Microsoft Entra ID PIM for Groupsの運用と工夫 by itkq でした。（とても便利です！） この記事では、Model Context Protocol（MCP）について触れていきます。※ 2025年2月時点での情報です。 Model Context Protocol 2024年11月に、Anthropicが発表したクライアント-サーバー間通信のプロトコルです。 仕様策定やエコシステムにはオープンコミュニティから誰でも参加可能で、各言語の実装SDKもオープンソースで開発されています。AnthoropicではMCP開発チームのジョブも公開されており、コミュニティとともに開発へのコミットメントをしていくことがうかがえます。 Why
AIは脅威でなくチャンス。 AIと共に進化するエンジニアの成長戦略 / geeksai-2025-spring
LLMの使い方で、よく使っているのが、人間が制作したものをAIに簡単にチェックしてもらう、ということ。 以前作った、ブログを批評してくれるイルカは毎日常用している。 1つの文章を見てもらうだけでなく、2つの文章間に齟齬や、矛盾がないか見てもらう、ということも、たびたびやっている。 人にドキュメントを見せる前などはとくにそう。 同僚にチェックしてもらう前に、ちょっとした誤字とか、ここが意味不明です、みたいなところにつっこんでもらうと、最低限の品質を保てると考えている。 2つの文章を見比べるシチュエーションは、以下のようにいろいろと考えられる。 実装とテストの内容に齟齬がないかチェックしてもらう 実装とドキュメントの内容に齟齬がないかチェックしてもらう エンジニア向けと企画メンバー向けのドキュメントを見比べてもらう 自分のもとに届いた、受け取った情報と、自分の返答の流れがおかしなことになってな
写真左から：Tony Kovanen 氏、Tyler Barnes 氏、Shane Thomas 氏、Ward Peeters 氏、Nik Aiyer 氏、Abhi Aiyer 氏、Mastra 創業者の Sam Bhagwat 氏。（写真提供：Mastra） YC W25 バッチから誕生した Mastra は、今、現実世界を大きく変えようとしている AI エージェントの開発者向けツールとして大きく話題になっている。彼らに出資している RICE Capital の福山太郎氏によるとそのトラフィックの3割はなんと日本からだそうだ。 特にアプリ開発者が好む TypeScript ネイティブのオープンソース SDK とクラウドサービスで、企業の AI 導入におけるボトルネックであるワークフロー構築を劇的に簡素化する Mastra。 カスタマーサポート自動化や商品検索エンジンなど、多彩なユースケー
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