Architecture

決定LLM:モデルが判断すべきとき、すべきでないとき

決定LLM:モデルが判断すべきとき、すべきでないとき

モデルが提案し、システムが決定する。

エージェントのシステムで何が壊れるのかと実践者に聞けば、答えはほとんど時に能力ではありません。より静かな失敗です:モデルが判断し、誰も妥当なものと流暢なものの区別がつかない、ということです。

階層化コンテキスト:AIエージェントのための知識階層

階層化コンテキスト:AIエージェントのための知識階層

エージェント記憶のための5層型知識階層構造

フラットな記憶ファイル1つしか持たないエージェントは、物を忘れることはない。しかし、要求されていないことを記憶し続けることを止めることもできない。解決策は、各知識レイヤーが異なるトリガーを通じてコンテキストに投入される階層的なコンテキストにある。

2026年のGo Webフレームワーク比較:net/http、chi、Gin、Echo、Fiber

2026年のGo Webフレームワーク比較:net/http、chi、Gin、Echo、Fiber

5つのGo HTTPスタック、1つのベンチマーク環境、実測数値。

Goの標準ライブラリには本番環境で利用できるHTTPサーバーが含まれており、Go 1.22以降は組み込みルーターがメソッドマッチングとパスパラメータを独自に処理します。フレームワークに関する問いは消え去ったわけではなく、むしろより狭い範囲に絞られています。

AIエージェントにおける自己強化型メモリループ:原因と解決策

AIエージェントにおける自己強化型メモリループ:原因と解決策

「記憶された結論が新たな証拠となる時。」

永続メモリにより、エージェントは毎回説明を繰り返す必要のあるツールから、コンテキストを引き継ぐものへと進化します。しかし、状態のないチャットでは回避される障害モードが新たに開かれます。解釈が記憶として保存され、事実として検索され、それ自身のより強固なバージョンを正当化し始めることがあるのです。

Hermesエージェント向けMnemosyne:ローカルメモリクイックスタート

Hermesエージェント向けMnemosyne:ローカルメモリクイックスタート

書き込みを制御されたローカル Hermes メモリ。

Mnemosyne は Hermes Agent 向けのローカルファーストなメモリプロバイダーであり、ワーキングメモリ、構造化された事実、時間的データ、エピソード記憶をローカルの SQLite に保存します。ホスティングサービスは不要で、ネットワーク呼び出しも必須ではなく、非常に細粒度な書き込み制御が特徴です。

OpenSpec 却下提案:決定メモリ規約

OpenSpec 却下提案:決定メモリ規約

拒否状態がありません。以下はその回避策です。

6か月前に「永続化レイヤーを共有ライブラリに移行する」ことを提案し、リリースまでこぎつけたエージェントは、何らかの永続的な記録がそのアイデアが既に調査され、却下されたことを示さない限り、来四半期にも快く同じ提案をするだろう——そしてOpenSpecには、現在そのための内蔵状態管理は存在しない。

OpenSpec クイックスタート:インストール、ワークフロー、よくある落とし穴

OpenSpec クイックスタート:インストール、ワークフロー、よくある落とし穴

「仕様は差分で記述し、40ページのPRDにしない」

Fission AI の OpenSpec は、Fission AI が提供する無料のオープンソース CLI ツールです。重い仕様が駆動するフレームワークのような段階的な手順を省きながら、コードを書く前に、あなたとコーディングエージェントがプレーンな Markdown 形式の変更内容について合意できるよう支援します。

LLMの次は何か:Mamba、拡散モデル、ワールドモデル

LLMの次は何か:Mamba、拡散モデル、ワールドモデル

LLMの次は何なのか?ポストTransformer時代。

AIの熱狂には一定のリズムがあります。およそ3年ごとに、皆が期待を寄せていたアーキテクチャが、それより新しい技術に置き換えられていきます。次の転換点はすでに研究ラボの中で形成されています。

Superpowersクイックスタート:インストール、ワークフロー、試行

Superpowersクイックスタート:インストール、ワークフロー、試行

1つのコマンドでインストール可能な、強制SDDスキル。

Superpowers は、仕様駆動開発の完全な方法をインストール可能な Claude Skills にパッケージ化しており、ブレインストーミング、計画立案、サブエージェントによる実装、厳格なTDD(テスト駆動開発)を強制します。これらの構造をユーザー自身に委ねることはありません。

データグラビティ:APIファーストAIの真のコスト

データグラビティ:APIファーストAIの真のコスト

なぜAIスタックは毎月より強力な依存関係を生み出すのか

すべてのAPI呼び出しは、簡単な取引のように感じられます。しかし、それらが積み重なり、ファインチューニング用のデータ、評価ハーネス、ツールスキーマがすべて1つのベンダーに合わせて形作られると、ベンダーの切り替えは「ルーティングの変更」では済まなくなります。

AI開発における仕様・テスト・コードの同期維持

AI開発における仕様・テスト・コードの同期維持

AIエージェントが仕様、テスト、コードから逸脱するのを防ぎましょう。

AIコーディングエージェントは機能を迅速に提供しますが、仕様書、テスト、コードは静かに乖離していきます。このガイドでは、トレーサビリティモデル、仕様からテストおよびコードへのマッピング、そしてマージ前に乖離を検知するCIチェックについて解説します。

Goにおけるサーキットブレーカーパターン:カスケード障害の防止

Goにおけるサーキットブレーカーパターン:カスケード障害の防止

Goマイクロサービスにおけるカスケード障害を防止する

サーキットブレーカーは、Goのサービスが故障した依存先に対して過剰な呼び出しを行うことを防ぎ、goroutine、ソケット、メモリを消費してシステム全体が崩壊するまでカスケード障害(連鎖障害)を引き起こすのを防ぎます。

GitHub Spec KitとKiroとClaude CodeのSDDワークフロー比較

GitHub Spec KitとKiroとClaude CodeのSDDワークフロー比較

最良のツールではなく、処理の深さと可搬性の問題である。

2026年にSDD(仕様駆動開発)環境を比較する開発者は、通常、最も賢いモデルがどれかではなく、AIエージェントの対話を保ちつつ、彼らを煩雑な手続き(セレモニー)に埋もれさせずに済むワークフローがどれかを問いかけています。

仕様駆動開発ワークフロー:要件からコードまで

仕様駆動開発ワークフロー:要件からコードまで

「意図から検証済みコードまでの5つのフェーズ」

仕様駆動開発(SDD)が機能するのは、仕様が単にキックオフ後に棚上げされる文書ではなく、ワークフローそのものである場合です。目的は、膨大な製品要件定義書を作成することではありません。