複数ステップの処理を自律的に行うことで注目される生成AIエージェントについて、LangChainのフレームワーク「LangGraph」を用いた実装初めの一歩を解説します。LangGraphは処理をグラフで可視化でき、挙動が予測しやすい点が特徴です。本記事では、これを使って「シンプルなタスク管理AI」を構築する手順を、Pythonのサンプルコードと共に具体的に紹介し、エージェント開発の基本を学びます。

こんにちは。SCSK渡辺(大)です。 2026年4月22日にプレビューリリースされた Amazon Bedrock AgentCore Managed Harness （以下、AgentCore Harness）を、AWSマネジメントコンソールで触ってみました。 私と同じく「AIエージェントを動かす基盤」と言われてもピンとこない方向けに、コンソール操作の流れに沿って「何が作られるのか」「料金はどうなるのか」等の整理をしてみました。   AgentCore Harnessをひとことで言うと 「モデ

はじめに こんにちは。生成AIを使ったアプリを作った/作ろうとしている皆さん、プロンプト改善に苦労していませんか？ 私はしていました。新規で何かを実装するときには、プロンプト修正で1つ不具合を消したら新しい不具合が出てきて……と、もぐらたたきのいたちごっこをしてました。既存業務の置き換えのトライアルでも、「なんで人間と同じ判断ができないの？」 ⇒ 「どこにもドキュメントがないからだよ！」 なんてことが日常茶飯事でした。 そこで今回はプロンプト改善から逃げ出す（ことができるかもしれない）方法をご紹介します！

G-gen の奥田です。当記事は、2026年3月19日に開催された Agentic AI Summit 2026 Spring で筆者と弊社の今野が登壇したセッション「Gemini Enterprise と ADK で実現する業務特化型エージェント開発の最前線 — ユーザー認証連携における Google Workspace 操作の実装方法と事例を公開」のレポートです。 セッションの概要 なぜ AI エージェントにユーザー認証が必要なのか サービスアカウントのリスク OAuth 2.0 によるユーザー認証連

はじめに AI エージェントをオープンソースのフレームワークで作ろうとすると、実装はもちろんですが「コンテナ化」「Webサーバー構築」「認証・セキュリティ統合」「スケーリング」「監視」「ロールバック」といった運用まわりの課題に直面することが多いのではないでしょうか。 Microsoft Foundry の Hosted Agents は、こうした "エージェントを動かし続けるための面倒ごと" をプラットフォーム側に任せ、開発者が エージェントの振る舞いそのものに集中できる ようにするためのフルマネージドな

ハーネスエンジニアリングを理解する こんにちは、サーバーワークスで生成AIの活用推進を担当している針生です。 最近、AIコーディングエージェント界隈で「ハーネスエンジニアリング」という言葉をよく見かけるようになりました。2026年2月にOpenAIが提唱して以来、各社が相次いで記事を公開しており、エージェント活用における重要なテーマとして注目が集まっています。 本記事では、このハーネスエンジニアリングとは何か、なぜ今話題になっているのかを、具体例を交えて解説します。 ハーネスエンジニアリングとは Lang

G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud が提供する、フルマネージドの AI エージェントプラットフォームである Vertex AI Agent Engine について解説します。 はじめに Vertex AI Agent Builder とは Vertex AI Agent Engine とは 他のエージェント実行基盤との比較 Agent Engine の基本 エージェントの開発 エージェントの実行環境 実行環境の基本事項 コールドスタート エージェントの使用 エージェントに対する

こんにちは！KINTOテクノロジーズ（以下、KTC）のAIファーストグループで、生成AIの社内活用推進を担当している和田です。普段は生成AIを使った業務価値の創出から、社内の教育研修、技術の手の内化まで、「AIを現場に届ける」仕事をしています。 今回お話ししたいのは、 AI Agent（AIエージェント） というトレンドです。KTCのようなテックカンパニーの内側で何が起きているのか。そして、ITやAIの知識を持つ我々と、業務の知識を持つ方々（それは時によってメーカーの設計技術者さんだったり、販売店の営業さ

PSSLの佐々木です 今回は DeepAgents と MCP（Model Context Protocol） を組み合わせて、この作業を全自動化するエージェントを作ってみました。Web検索、GitHub Trending、Zenn RSS、Hacker News RSS を巡回し、レポートを生成して自動投稿するところまで、すべてエージェントが自律的にやってくれます。 なお、この記事では通知先として Slack を例に解説していますが、 今回の実装では実際には Notion に投稿する形で構築しました 。

.table-of-contents > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは、データサイエンス部コーディネートサイエンスブロックの清水です。私たちのチームでは、WEARへ投稿されているコーディネート画像からVLM（Vision Language Model）で特徴を自動抽出するシステムを開発・運用しています。 プロンプト設計から推論パイプラインの構築、大規模推論まで、VLM・LLMを本番環境で活用する中、いくつかの運用課題に直面しました。本記事では、LLMOpsの全

はじめに こんにちは。Insight Edgeでデータサイエンティストをしている善之です。 「研修で基礎は学んだけど、次は何を学べばいいんだろう…」 「話題の新しいライブラリが次々と出てくるけど、どれを学ぶべきかわからない」 こんな悩みを抱えていませんか？ 先日、 新人エンジニア・データサイエンティスト に向けた研修の一環として、 最新技術をどうやってキャッチアップし続けるか というテーマでレクチャーを行いました。 本記事では、その研修内容のエッセンスをご紹介します。 本記事は新人の方本人だけでなく、 後

こんにちは！SCSKの野口です。 別の記事で、LangChainを利用したチャンキングのデモを行いました。 その際に、日本語のチャンキング結果が文字化けしてしまうという事象が発生したので、後学のためのに記事にまとめます。 事象 記事内で行った3つのデモの中で、デモ2（分割アルゴリズムの比較）では固定長分割のためにLangChainの「TokenTextSplitter」を利用してチャンキングを行おうとしていました。具体的なコードは下記となります。 from langchain_text_splitters

こんにちは！SCSKの野口です。 前回の記事では、RAGの全体像（Indexing / Retrieval / Augmentation / Generation）と、「LLMの性能そのものより、前段の設計で品質が決まる」ことを整理しました。 （シリーズ1：RAGの基本情報 / 第1回）RAGとは：全体像、なぜ必要か、基本フローと設計の勘所 RAG（検索拡張生成）の定義、なぜ必要か、基本フロー（Indexing/検索/補強/生成）を整理します。 blog.usize-tech.com 2026.01.27

はじめに こんにちは！データ推進室 2025年度新卒の門倉・萩原です。 新人研修の様子を紹介するブログシリーズ、今回は「Dev

PSSLの佐々木です LLMアプリを作ろうとすると、LangChain、LlamaIndex、Semantic Kernel…と様々なフレームワークが出てきます。「結局どれを使えばいいの？」と迷ってしまうことはありませんか？ 例えばPythonでRAGアプリを作ろうとGoogle検索すると、LangChainのサンプル、LlamaIndexのサンプル、素のSDKで書いてる記事…と情報が錯綜していて混乱します。とほほ。。 この記事では、各LLMフレームワークの種類とその特徴、そして「