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テーマノート2 件
記事・論文を消化して育てるテーマ別の見取り図（蒸留パイプラインが自動更新）
一覧ページ →技術ノート115 件
AST・ベクトルDB・LLM設計・セキュリティ等を一次資料で裏取りした調査ノート
- 時系列予測の評価と統計 — 「良くなった」を信じる前に確認することNew
- ニュース知識グラフで価格予測 — モデルの部品の基礎知識New
- Qwen と Gemma の最先端 — 技術的バックグラウンドと性能（2026-10 時点）
- 配当スクリーナー: 週次クロール + Cloudflare D1 + Access 構成の整理
- 社内の色々な SaaS のデータを使える基盤 — 国内外の事例比較
- 国内企業のデータ基盤 — SaaS データをどう取り込んでいるか（trocco / Fivetran / Datastream の使い分け）
- 国内 SaaS の MCP 対応動向（2026年）— freee・マネーフォワード・Slack / Salesforce と「日本の SaaS 100社」調査
- メルカリ「Arca」— AI時代の高速プロトタイピング基盤（Platform Engineering Kaigi 2026）
- Stripe「Minions」と社内 MCP「Toolshed」— 週1,300 PR を出す無人コーディングエージェントの足回り
- Stripe「Harbor」— 社員の25%が使う、ブラウザ内で動く AI プロトタイピングツール
- Shopify「River」と「Aquifer」— Slack 常駐エージェントとそれを支える社内エージェント基盤
- メルカリにおけるAI時代の高速プロトタイピング基盤「Arca」
- LayerX コーポレートエンジニアリング室 — SmartHR 起点の擬似 ABAC、n8n / Dify の全社展開、コーポレートデータの Snowflake 集約
- GitLab のデータ基盤 — 80近い SaaS・社内ソースをどう取り込み、どう権限で守るか
- データメッシュの権限整理 — 参考になる OSS リポジトリの地図
- LLM Gateway 製品ガイド — 用途・OSS/有償・機能・AWS 構成
- LLM Gateway による組織ガバナンス — 国内外の実践事例と Claude Code の繋ぎ方
- 10周回って、エージェント開発は RAG がすべてだった — Devsumi 2026 KANSAI 整理
- 社内AIエージェント基盤（Company Brain / AI Operating System for Companies）比較レポート
- Cloudflare OS アーキテクチャ整理
- 意味層 vs Text-to-SQL — 2026 ベンチマーク（dbt）
- Marty Cagan 基調講演｜AI 時代のボトルネックは「実行」から「発見」へ — Product Model への移行
- dbt｜Analytics Engineer から Context Engineer へ — 構造化された共有コンテキスト層
- LayerX｜AI エージェント基盤（"AIに賭ける"）— Bedrock × LiteLLM × Durable/Temporal
- クラシル｜社内の7割が使うデータ基盤を、データチーム2人で回すためにやったこと
- カンム「Synapse」— Text-to-SQL への業務コンテキスト注入と、その育て方（記事の言う「セマンティックレイヤー」）
- カンム Synapse — ADK コンパクションで「200k の崖」を避けてコストを抑える
- オントロジーとグラフDB for Enterprise AI — 理論から本番へ（NebulaGraph）
- Graph Engineering with Claude — Dynamic Workflows で「線」を「グラフ」にする
- Cerebras 社内ナレッジベース — 統一 embeddings テーブル × ハイブリッド検索 × エージェント問い合わせ
- 本物の意味層（enforced semantic layer）— Cube / dbt SL / LookML と「エージェントは生 SQL を書かない」
- メルカリ「Socrates」— データ基盤への投資で Text-to-SQL を信頼可能にするマルチエージェント
- タイミー — dbt+Looker を意味層に据え、生 Text-to-SQL を避けた社内 AI エージェント基盤
- Palantir Ontology 実導入の現実 — 「操作まで契約化」の代償（泥・ロックイン・常駐依存）
- Palantir Foundry Ontology — 「業務の意味と操作」を契約化した AI 化基盤の完成形
- LayerX「Data Enabling チーム」— 「データが語りかけてくる」= エージェントが業務文脈で示唆を届ける基盤
- AI×開発生産性を取り巻く予算戦略と投資対効果（石垣雅人 / DMM）
- AIコーディングエージェントの sandbox 隔離と権限運用（Claude Code と他社比較）
- AIエージェント時代のデータ基盤論争 — 「意味層は要るか」と AI-Ready data の正体
- 10X — データ契約（data contract）とメタデータ整備で AI-Ready なデータ基盤を土台から作る
- Sansan「Corporate DataBridge」— SSoT を持たない情シス内製データ連携基盤の設計
- CyberAgent「AIナレッジ共有会」— AI 活用の進捗を「レベル定義×数値レポート」で回す型
- Python パッケージ管理の変遷と uv — 「なぜみんな uv なのか」を歴史で理解する
- Netflix CPTO Elizabeth Stone — AI 時代は「専門家」より「システム思考家」に賭ける
- eed3si9n「Netflix での 3年」— ビルド職人が ML 組織で果たした役割と Netflix 文化
- Cursor のエージェントスウォーム実験 — 「高性能プランナー＋安価ワーカー」でコスト 1/8
- Block「Buzz」— 人間と AI エージェントが同じ部屋に住む自己ホスト型ワークスペース
- 今週の急上昇 AI リポ整理 — Graphify / hallmark / Vibe-Trading / awesome-llm-apps
- 速習 AIエージェント入門 — LegalOn Technologies 社内セミナー整理
- Fintech Engineering Handbook — お金を扱うシステムの設計パターン整理
- AI 駆動開発時代の品質保証（山本直弥・上田瀟逸 / KAG）— 「作る AI」と「評価する AI」を分け、人間は基準と仕組みを作る
- AI 時代の開発生産性は個人技からチーム設計へ（中津川篤司 / moongift）— レビューをボトルネックにしないチーム設計
- 職種の壁を越えて全員で Claude Code を使う（DeNA）— SDD ワークフローと週次共有会で「テキスト仕様→動く実物」を1〜2日に
- 設計を中心に据えた AI コーディング開発プロセス（azukiazusa）— 設計セッション → worktree 並列実装 → 別セッション AI レビュー
- 知識グラフ×LLM — 研究動向と実務応用の包括整理（2024–2026年前半）
- Mac 2台同期(MacBook Air + Mac mini)chezmoi dotfiles 設計書
- Claude Code の並行開発 — `/branch` `/fork` `/btw` と `.worktreeinclude`
- エージェント型AIのパフォーマンスエンジニアリング（Thoughtworks）整理
- Enterprise-Bench — 企業AIエージェントの実業務信頼性を測るベンダー中立ベンチマーク
- Sign-Off レイヤー — AI 時代の本当のエンジニアリングは「承認とオーナーシップ」に移る
- McKinsey「State of AI trust in 2026」— エージェンティック時代の信頼とガバナンスギャップ
- Palantir FDSE（Forward Deployed Software Engineer）という職種 — 「1顧客 × 多能力」の働き方
- AI ドリブン開発を2か月でチームに定着させた話（SmartHR）— 生産性 +68.9% の内訳
- Deutsche Telekom × OpenAI — 通信事業者を「AI-native」に作り替える
- エージェント評価は「合格/不合格」では足りない — サプライザルで難易度を測り、評価器そのものを評価する
- エアークローゼット — 非エンジニアの内製化基盤（Sandbox MCP と AI議事録RAG）
- エアークローゼット cortex — AIハーネス6部作（総論〜最終章）
- エアークローゼット — Agentic Graph RAG と社内MCP基盤（17サーバー・5層セキュリティ）
- エアークローゼット — 46リポジトリの本番コードベースをAIが扱える形にする（知識グラフ＋LLM Observability）
- AI Engineer World's Fair 2026 — SF から持ち帰った AI エンジニアリングの現在地
- ミラティブ ashura — 分析を民主化しつつ品質を保つAIエージェント基盤
- メルペイ 決済プラットフォーム常駐 AI エージェント（pcp-agent）の設計と5層防御
- GEPA で契約書レビュー Agent を育てる — DSPy 5 部品の実装骨格
- AI生産性パラドックス ― メトリクスを起点にAI推進を成果へ繋げる回し方（Findy事例）
- AI コーディングの「依存性」とバーンアウト — 自然な停止点の消失
- AI ガバナンスの本質の問い — 「誰が“ノー”と言い、それを通せるか」
- ホタルシステム — 非エンジニアが「個人の定常業務」をAIで自動化する型
- LINEヤフーの組織全体AX「エクセキューションフェーズ」— 個人最適から全体最適へ、と海外先行事例
- オントロジーと知識グラフ — 金融業界の実践例（整理）
- TLS 1.3 による通信データの暗号化 — AEADの4入力・鍵スケジュール・ノンス管理（読書ノート）
- モダンRAGのハイブリッド検索（BM25 + Embedding + RRF）の整理
- RAG検索の3択+融合 — Dense/BM25/SPLADE を RRF で混ぜて JMTEB 11タスクで検証
- cmux — 並列 AI コーディングエージェント用の macOS ターミナル
- AES 暗号のひみつ — AES-256 の内部構造（混乱と拡散）と AES-NI によるハードウェア高速化（読書ノート）
- 法務経理 AI の芯 — 現場は「プロンプトを書く人」ではなく「正解を教える人」
- 法務・経理 AI 化 — 改善ループとガードレールの設計（事例リサーチ込み）
- データ基盤の本質（メタデータ＋オブジェクトストレージ）と、法務・経理 AI 化への転用
- AIがコードを書く時代、技術負債はどう見張る？ — ネットワーク科学に頼ってみる
- AIがコードを書く時代、技術負債はどう見張る？ — ネットワーク科学に頼ってみる
- LLMOps とは何か & データ分析基盤からの転用ポイント
- DSPy で現場プロンプトの改善ループを回す — metric と「所有権の境界」
- 全エンジニアのAI活用状況を可視化する — Looker × サーベイで現在地を測る
- エージェント参照アーキテクチャと「クローズドな評価ループ」— 各社事例で束ねる
- Claude Fable 5 公開中の3日間で300万円を課金した話（並列エージェント運用の物理的課題）
- Databricks Genie Ontology とは何か（セマンティックレイヤー・ナレッジストアとの関係）
- AI支出を横ばいに保つ方法（トークン使用量は指数関数的に増加する中で）
- 社内MCPを素早く安全に増やす共通基盤 — 認証・認可・監査ログ
- チームで回すAI駆動開発ループ — interview-dev-loop と Loop Engineering
- Loop Engineering（ループエンジニアリング）入門
- Loop Engineering CLI ツール群 調査資料（loop-init / loop-audit / loop-cost / goal-audit）
- LLM 学習の並列化戦略（5 次元）とパラメータチューニング
- GPU の数値精度（FP32/FP16/BF16/FP8）と TFLOPS — LLM でなぜ低精度・GPU なのか
- ZOZOTOWN の Datadog 活用 — 運用ノウハウと全社管理の工夫
- 【Zotero 8 × iCloud × GoodNotes】iPadで論文を読む最適解にたどり着いた話
- ベクトルDBによるレコメンド実装の整理
- LLMプロダクトの「クリーンアーキテクチャ的」設計手法
- LLM エージェントの sandbox（コード実行隔離）— 自律性と安全性を両立する多層防御
- AI Engineering Summit Tokyo 2026 Summer — 全講演まとめ
- 分散トランザクションパターンまとめ
- コンテキストエンジニアリングにおけるAST活用 — 有用性と実例
- コード設計品質の定量化フレームワーク + 指標カタログ — AIコーディング評価とプロジェクトへの導入
- Cloudflare 2026 — サプライチェーン攻撃のリスク（読書ノート）
- AIエージェントのアイデンティティ管理 — 標準化の現在地（2026）
- AIエージェント本番運用 — 9社のアーキテクチャ・技術スタック総まとめ
- Dify vs n8n vs Workato 機能・料金比較
AIワークフロー13 件
Claude Code・LangGraph・Temporal 等のワークフロー構築ノート
- Vault でエージェントの自走時間を延ばす 3つの工夫（HANDOFF / 疎結合 / 定期起動）
- Claude CodeのSkillsで寝てる間に仕事を回す方法
- 99. リンク集・参考資料
- 06. Temporal との統合パターン
- 05. Multi-agent / Subgraph
- 04. Human-in-the-loop（interrupt / resume）
- 03. State と Checkpoint
- 02. 最初の ReAct エージェント
- 01. 環境構築
- LangGraph 学習ロードマップ
- Temporal活用事例ブログ深掘りまとめ + 導入設計
- Claude Code 長時間セッション効率化ガイド
- AI開発 - AI開発指示書整理
AI Engineering Digest151 件
海外 AI エンジニアリング記事を日次巡回・選別した自動ダイジェスト
- AI / Engineering Digest — 2026-11-04New
- AI / Engineering Digest — 2026-11-03New
- AI / Engineering Digest — 2026-11-02New
- AI / Engineering Digest — 2026-11-01New
- AI / Engineering Digest — 2026-10-31New
- AI / Engineering Digest — 2026-10-30New
- AI / Engineering Digest — 2026-10-29New
- AI / Engineering Digest — 2026-10-28New
- AI / Engineering Digest — 2026-10-27
- AI / Engineering Digest — 2026-10-26
- AI / Engineering Digest — 2026-10-25
- AI / Engineering Digest — 2026-10-24
- AI / Engineering Digest — 2026-10-23
- AI / Engineering Digest — 2026-10-22
- AI / Engineering Digest — 2026-10-21
- AI / Engineering Digest — 2026-10-20
- AI / Engineering Digest — 2026-10-19
- AI / Engineering Digest — 2026-10-18
- AI / Engineering Digest — 2026-10-17
- AI / Engineering Digest — 2026-10-16
- AI / Engineering Digest — 2026-10-15
- AI / Engineering Digest — 2026-10-14
- AI / Engineering Digest — 2026-10-13
- AI / Engineering Digest — 2026-10-12
- AI / Engineering Digest — 2026-10-11
- AI / Engineering Digest — 2026-10-10
- AI / Engineering Digest — 2026-10-09
- AI / Engineering Digest — 2026-10-08
- AI / Engineering Digest — 2026-10-07
- AI / Engineering Digest — 2026-10-06
- AI / Engineering Digest — 2026-10-05
- AI / Engineering Digest — 2026-10-04
- AI / Engineering Digest — 2026-10-03
- AI / Engineering Digest — 2026-10-02
- AI / Engineering Digest — 2026-10-01
- AI / Engineering Digest — 2026-09-30
- AI / Engineering Digest — 2026-09-29
- AI / Engineering Digest — 2026-09-28
- AI / Engineering Digest — 2026-09-27
- AI / Engineering Digest — 2026-09-26
- AI / Engineering Digest — 2026-09-25
- AI / Engineering Digest — 2026-09-24
- AI / Engineering Digest — 2026-09-23
- AI / Engineering Digest — 2026-09-22
- AI / Engineering Digest — 2026-09-21
- AI / Engineering Digest — 2026-09-20
- AI / Engineering Digest — 2026-09-19
- AI / Engineering Digest — 2026-09-18
- AI / Engineering Digest — 2026-09-17
- AI / Engineering Digest — 2026-09-16
- AI / Engineering Digest — 2026-09-15
- AI / Engineering Digest — 2026-09-14
- AI / Engineering Digest — 2026-09-13
- AI / Engineering Digest — 2026-09-12
- AI / Engineering Digest — 2026-09-11
- AI / Engineering Digest — 2026-09-10
- AI / Engineering Digest — 2026-09-09
- AI / Engineering Digest — 2026-09-08
- AI / Engineering Digest — 2026-09-07
- AI / Engineering Digest — 2026-09-06
- AI / Engineering Digest — 2026-09-05
- AI / Engineering Digest — 2026-09-04
- AI / Engineering Digest — 2026-09-03
- AI / Engineering Digest — 2026-09-02
- AI / Engineering Digest — 2026-09-01
- AI / Engineering Digest — 2026-08-31
- AI / Engineering Digest — 2026-08-30
- AI / Engineering Digest — 2026-08-29
- AI / Engineering Digest — 2026-08-28
- AI / Engineering Digest — 2026-08-27
- AI / Engineering Digest — 2026-08-26
- AI / Engineering Digest — 2026-08-25
- AI / Engineering Digest — 2026-08-24
- AI / Engineering Digest — 2026-08-23
- AI / Engineering Digest — 2026-08-22
- AI / Engineering Digest — 2026-08-21
- AI / Engineering Digest — 2026-08-20
- AI / Engineering Digest — 2026-08-19
- AI / Engineering Digest — 2026-08-18
- AI / Engineering Digest — 2026-08-17
- AI / Engineering Digest — 2026-08-16
- AI / Engineering Digest — 2026-08-15
- AI / Engineering Digest — 2026-08-14
- AI / Engineering Digest — 2026-08-13
- AI / Engineering Digest — 2026-08-12
- AI / Engineering Digest — 2026-08-11
- AI / Engineering Digest — 2026-08-10
- AI / Engineering Digest — 2026-08-09
- AI / Engineering Digest — 2026-08-08
- AI / Engineering Digest — 2026-08-07
- AI / Engineering Digest — 2026-08-06
- AI / Engineering Digest — 2026-08-05
- AI / Engineering Digest — 2026-08-04
- AI / Engineering Digest — 2026-08-03
- AI / Engineering Digest — 2026-08-02
- AI / Engineering Digest — 2026-08-01
- AI / Engineering Digest — 2026-07-31
- AI / Engineering Digest — 2026-07-30
- AI / Engineering Digest — 2026-07-29
- AI / Engineering Digest — 2026-07-28
- AI / Engineering Digest — 2026-07-27
- AI / Engineering Digest — 2026-07-26
- AI / Engineering Digest — 2026-07-25
- AI / Engineering Digest — 2026-07-24
- AI / Engineering Digest — 2026-07-23
- AI / Engineering Digest — 2026-07-22
- AI / Engineering Digest — 2026-07-21
- AI / Engineering Digest — 2026-07-20
- AI / Engineering Digest — 2026-07-19
- AI / Engineering Digest — 2026-07-18
- AI / Engineering Digest — 2026-07-17
- AI / Engineering Digest — 2026-07-16
- AI / Engineering Digest — 2026-07-15
- AI / Engineering Digest — 2026-07-14
- AI / Engineering Digest — 2026-07-13
- AI / Engineering Digest — 2026-07-12
- AI / Engineering Digest — 2026-07-11
- AI / Engineering Digest — 2026-07-10
- AI / Engineering Digest — 2026-07-09
- AI / Engineering Digest — 2026-07-08
- AI / Engineering Digest — 2026-07-07
- AI / Engineering Digest — 2026-07-06
- AI / Engineering Digest — 2026-07-05
- AI / Engineering Digest — 2026-07-04
- AI / Engineering Digest — 2026-07-03
- AI / Engineering Digest — 2026-07-02
- AI / Engineering Digest — 2026-07-01
- AI / Engineering Digest — 2026-06-30
- AI / Engineering Digest — 2026-06-29
- AI / Engineering Digest — 2026-06-28
- AI / Engineering Digest — 2026-06-27
- AI / Engineering Digest — 2026-06-26
- AI / Engineering Digest — 2026-06-25
- AI / Engineering Digest — 2026-06-24
- AI / Engineering Digest — 2026-06-23
- AI / Engineering Digest — 2026-06-22
- AI / Engineering Digest — 2026-06-21
- AI / Engineering Digest — 2026-06-20
- AI / Engineering Digest — 2026-06-19
- AI / Engineering Digest — 2026-06-18
- AI / Engineering Digest — 2026-06-17
- AI / Engineering Digest — 2026-06-16
- AI / Engineering Digest — 2026-06-15
- AI / Engineering Digest — 2026-06-14
- AI / Engineering Digest — 2026-06-13
- AI / Engineering Digest — 2026-06-12
- AI / Engineering Digest — 2026-06-11
- AI / Engineering Digest — 2026-06-10
- AI / Engineering Digest — 2026-06-09
- AI / Engineering Digest — 2026-06-07
- AI / Engineering Digest — 2026-06-04
学習ノート70 件
AIエンジニアリング学習リポジトリの STUDY_NOTES（到達度は学習進捗に自動集計）
- cloudflare_os_basics — Cloudflare OS の承認ゲートを写経する
- 第1章 生成AIの基本とAmazon Bedrock入門 — 学習メモ
- 第10章 組み込みツール（Browser / Code Interpreter） — 学習メモ
- 第11章 オブザーバビリティ（OTelトレース） — 学習メモ
- 第12章 評価（LLM-as-judge） — 学習メモ
- 第13章 フルスタックエージェントを構築しよう — 学習メモ
- 第14章 RAGで社内データをエージェントに活かす — 学習メモ
- 第15章 アンビエントエージェントをCDKで作ろう — 学習メモ
- 第3章 Strands Agents入門 — 学習メモ
- 第4章 リサーチエージェント（Strands Swarm） — 学習メモ
- 第5章 AgentCoreの概要とメイン機能「ランタイム」 — 学習メモ
- 第6章 記憶を管理する「メモリー」 — 学習メモ
- 第7章 外部認証を制御する「アイデンティティ」 — 学習メモ
- 第8章 ツールを束ねる「ゲートウェイ」 — 学習メモ
- 第9章 ツール利用を制御する「ポリシー」 — 学習メモ
- Amazon Bedrock AgentCore 実践入門 — 全体像を掴むメモ
- mastra_basics: Mastra で学ぶ TypeScript AI エージェント開発
- model_risk_basics 学習メモ（tabular XGBoost のモデルリスク管理）
- 学習メモ — Databricks（Lakehouse / 学生無料枠）
- 学習メモ — x402（HTTP 402 決済プロトコル）
- 第32回: deepagents + CopilotKit で arXiv 論文 → スライド生成エージェント（TypeScript / Next.js）
- STUDY_NOTES — ベクトル RAG（LangChain + Chroma）
- 学習メモ — ローカルLLM（Ollama）
- エージェント設計の基礎 学習ノート — Harness / Eval / Agent Design
- LLMOps 全体地図 — 「どんな構成で作られているか」を調べたメモ
- 第33回: Agent Client Protocol (ACP) で Zed エディタに deepagents を統合 — 連載の総まとめ
- サンドボックス 学習メモ（仕組み解説 + 用語集）
- ガードレール / エージェントセキュリティ 用語集 — 写経で詰まったところ（LangChain v1 Middleware 版）
- RAG 素手実装 学習メモ＋用語集 — 写経で詰まったところ
- Langfuse 学習ノート — LLM Observability
- Claude Agent SDK 用語集＋学習メモ — 写経で詰まったところ
- コンテキストエンジニアリング 学習メモ＋用語集
- DSPy 基本 用語集＋学習メモ — 写経で詰まったところ
- eval 設計 用語集＋学習メモ — 評価系を「作る側」になる
- LangGraph Functional API 写経メモ — `@task` / `@entrypoint` / `interrupt`
- LangChain v1 `create_agent` + Middleware 用語集 — 写経で詰まったところ
- Langfuse 用語集 — 写経で詰まったところ
- LangGraph 基本構文 — 写経レクチャー学習メモ & 用語集
- LangGraph マルチエージェント 写経レクチャー — 学習メモ＋用語集
- 学習メモ — 知識グラフ RAG（LlamaIndex PropertyGraphIndex）
- Streamlit 基本 用語集＋学習メモ — 写経で詰まったところ
- コンテキストエンジニアリング 学習ノート — write / select / compress / isolate
- RAG 構築 学習ノート — ベクトル検索とネットワーク（グラフ）RAG
- 第01回 学習メモ: Chainlitを使った基本的なチャットボット
- 第02回 学習メモ: RAGチャットボットの基礎（ChromaDB + Chainlit）
- 第03回 学習メモ: LangChainによるRAG実装（LCEL版）
- 第04回 学習メモ: Function Callingによるエージェント
- 第05回 学習メモ: エージェントのフォールバック処理
- 第08回 学習メモ: LangGraph によるユーザーインタビューグラフ
- 第09回 学習メモ: Research Agent（タスク分解型エージェント）
- 第10回: CRAG（Corrective Retrieval-Augmented Generation）
- 第11回: ReAct Agent — `create_react_agent` で汎用リサーチエージェントを作る
- 第12回: ARAG（Adaptive RAG）— 質問の複雑度に応じて検索戦略を切り替える
- 第14回（〜15回共通）: Streamlit × LangGraph で Human-in-the-Loop リサーチエージェント
- 第16回: LangGraph Platform — 書いたエージェントを REST API として配るしくみ
- 第17回: LangGraph Studio — サブグラフによるマルチエージェント構成の可視化・デバッグ
- 第18回: データ分析エージェント — Claude × Python REPL × リフレクションで「調査→可視化→自己検証」を回す
- 第19回: MCP (Model Context Protocol) サーバ/クライアントの基礎 — Tool・Prompt・Resource を自作して Cursor から呼ぶ
- 第20回: MCP × LangGraph — `create_react_agent` から MCP サーバの Tool を呼ぶナレッジエージェント
- 第21回: LangGraph Functional API — `@task` / `@entrypoint` で StateGraph を書かずに済ませる
- 第22回: Functional API + Human-in-the-Loop — `interrupt()` と `StreamWriter` で領収書 OCR エージェントを作る
- 第23回: マルチエージェントの2大パターン — Supervisor と Swarm を `langgraph-supervisor` / `langgraph-swarm` で比較
- 第24回: Supervisor + 共有メモリ + TODO リストで作る Claude Code 風 文章執筆エージェント
- 第25回: DSPy + MIPROv2 で「枝豆の妖精」チャットボットの自動プロンプト最適化
- 第26回: DSPy + MIPROv2 で日本語 RAG パイプライン（JQaRA）を自動最適化 — EM 6.7% → 83.3%
- 第27回: DSPy + GEPA で日本語 RAG を最適化 — MIPROv2 との対比で理解する「テキストフィードバック進化」
- 第28回: DSPy + GEPA で **ReAct エージェント**を最適化 — ファイル探索タスクで LLM-as-Judge を実装
- 第29回: LangChain v1.0 の `create_agent` とミドルウェア — エージェント開発の標準 API が確立した
- 第31回: LangChain 1.0 Middleware を 3 シナリオで活用 — PII / レジリエンス / ツール選択を Streamlit で体験
- Hermes Agent 内部構造ノート
arXiv日次レポート153 件
arXiv新着論文（cs.AI / cs.CL / cs.LG / cs.IR）を日次で自動選別・要約したレポート
- arXiv Daily Report — 2026-11-04New
- arXiv Daily Report — 2026-11-03更新
- arXiv Daily Report — 2026-11-02New
- arXiv Daily Report — 2026-11-01更新
- arXiv Daily Report — 2026-10-31New
- arXiv Daily Report — 2026-10-30New
- arXiv Daily Report — 2026-10-29New
- arXiv Daily Report — 2026-10-27
- arXiv Daily Report — 2026-10-26
- arXiv Daily Report — 2026-10-25
- arXiv Daily Report — 2026-10-24
- arXiv Daily Report — 2026-10-23
- arXiv Daily Report — 2026-10-22
- arXiv Daily Report — 2026-10-20
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