検索
サイト内検索
ブログ記事とツール入口を検索します。
検索結果: AI Agent
14 件
Hello-Agents:ゼロから構築するAIエージェントのオープンソース・チュートリアル
Hello-AgentsはDatawhaleコミュニティが提供するAIエージェントシステムの学習チュートリアルで、ツール利用者からエージェントアプリケーション開発者へ進化したい学習者に適しています。
スキル紹介:Kamiはコンテンツを統一された、納品可能なビジュアル成果物へ整理する
AI Agent 向けのドキュメントデザイン Skill「Kami」を紹介します。これは単なるレイアウトテンプレートではなく、納品可能なドキュメント、スライド、ランディングページを生成するワークフローです。
Skill 特集のはじめに:プロンプトから再利用可能な AI ワークフローへ
Skill は高度なプロンプトではなく、プロンプト、テンプレート、フロー、スクリプト、リソースを再利用可能な AI ワークフローとして定着させる方法です。
Skill 推薦:Superpowers でコーディング Agent にワークフローを一式導入する
obra/superpowers というコーディング Agent 向け Skill / Plugin プロジェクトを紹介し、AI コーディングワークフローへの示唆を示します。
AI学習ロードマップ:LLMからAIエージェントへ、そしてSkillsへ
AI学習を「LLM」「モデル活用」「AIエージェント」「Skills」の4段階に分け、ツール利用者からAI活用構築者へ成長するためのルートを紹介します。
AIエージェントに何の言語を使うべきか:Python、TypeScript、そして次世代のプロダクトエンジニアリング
AIエージェントを巡る言語論争は、PythonかTypeScriptかの優劣ではなく、AIがモデル実験からプロダクトエンジニアリングへ移行したことで、エンジニアリングの主語が変わったことそのものです。
CC Switch って何?AI プログラミングツールとモデルプロバイダーを一元管理するコンソール
CC Switch はオープンソースのクロスプラットフォームデスクトップアプリで、Claude Code、Claude Desktop、Codex、Gemini CLI、OpenCode、OpenClaw、Hermes Agent などの AI ツールにおけるモデルプロバイダー設定、ローカルルーティング、使用量統計、MCP、Skills を一元管理します。
OpenRouter 無料モデル白利用ガイド:テキスト、コーディング、Agent モデルの推奨
OpenRouter の無料モデルは更新が速いため、以前注目されたモデルの中には既に対象外になっているものや主推奨としては不適切なものがある。本記事は 2026 年 5 月時点の無料モデル一覧を基に、テキスト・コーディング・Agent シナリオ別に推奨優先度を再整理する。
Skill推薦:Guizang PPT Skillを使った Agent によるウェブPPT、配図、表紙作成
Guizang PPT Skill は注目すべきオープンソースのPPT Skillで、Agent を使って記事、見解、製品分析をウェブPPT、配図、SNS向けカバー画像にまとめたい人に向いている。
Vibe Coding / Agentic Flow 問題集
Vibe Coding と Agentic Flow 向けの問題リストです。基礎概念、ツールの詳細、ワークフロー設計、システム設計、職業観までをカバーしています。
Agent Roundtable:ローカルなマルチエージェント専門家ラウンドテーブルシステムを構築する
ローカルなマルチエージェント専門家ラウンドテーブルプロジェクト。設定可能な役割、RAG ナレッジベース接続、複数モデル呼び出しに対応し、議論レポートを自動生成します。
Anthropic、エージェントコストを引き下げたClaude Fable 5.1とアクセス制限付きのMythosバリアントを発表
Anthropicの新しいFableおよびMythosモデルは、基盤となる知能は同一だが、アクセス、安全対策、許可されるセキュリティおよびライフサイエンス業務が異なる。
Google、Gemini APIにエージェント型動画処理を追加、トークン使用量を最大88%削減
GoogleのGemini APIに追加された新モードは、動画全体を固定フレームレートで処理する代わりに、必要に応じて動画セグメント、フレーム、音声、文字起こしを選択する。
Grok 4.6、ツールターン削減と定額API価格で長時間稼働エージェントを狙う
Grok 4.6は追加のエージェント訓練により、知識労働でのより強い結果、少ないベンチマークターン、低いタスクコストを実現する。