AIエージェント

OpenJarvisでローカルAIアシスタントを作る完全手順

OpenJarvisとは、ローカル環境で動く個人用AIエージェントを構築するためのフレームワークである。OpenJarvisはこの壁を逆向きに解く設計で、推論そのものを自分のPC上のモデルで回し、必要なときだけ外部に出る形を既定にしています。
2026.08.05 AIツール図鑑
AIエージェントLLM開発・技術
AIエージェント

AIエージェントの自律ループ設計｜評価役・停止条件・コスト管理

自律ループ設計とは、人が毎回口を挟まずに、作る・評価する・直すをAIに繰り返させる仕組みの設計。 AIエージェントを自律で回すとき、成否を分けるのは3点に絞られます。出力を判定する「評価役」、暴走を止める「停止条件」、そして予算を守る「コスト管理」。この3つを設計に組み込めているかどうかが、本番で使えるループと、放置すると溶けていく…
2026.08.04 AIツール図鑑
AIエージェントコーディングエージェント比較
AI×自動化

LLMの構造化出力を安定させる実装

構造化出力とは、LLMの応答をJSONなど決まった形式に固定して受け取る仕組み。型崩れを構文崩れとスキーマ不一致に分け、OpenAI・Gemini・Claudeのネイティブ機能とInstructorによる検証・リトライの二層で安定させる実装を整理する。
2026.08.03 AIツール図鑑
AI×自動化AIエージェントLLM開発・技術
AI×コーディング

LEANNとは｜密ベクトルを全件保存せず作り直すローカルRAG索引の仕組みと使い方

全件分の高精度な密ベクトルを索引内に保存せず、検索時に必要な分だけ再計算するローカルRAG索引「LEANN」を一次情報から整理。全ベクトル保存が容量で詰まる理由、公称97%削減の内訳、対応バックエンド、インストールと使い方、容量と速度のトレードオフ、既存のローカルRAG手法との棲み分けまでまとめた。
2026.08.02 AIツール図鑑
AI×コーディング
LLM開発・技術

LoRAとQLoRAでLLMをファインチューニングする実践手順｜PEFT・TRLで単一GPU学習

LoRAとQLoRAで公開モデルを単一GPUにファインチューニングする手順を、PEFT・TRLの現行APIで解説。メモリが減る仕組み、LoraConfigの選び方、QLoRA特有の落とし穴、学習後のデプロイまでを一気通貫でまとめます。
2026.08.01 AIツール図鑑
LLM開発・技術
AI×コーディング

AIコーディングエージェントのサンドボックスはどこまで守るか｜Cursor・Codex・Gemini CLI・Antigravityで確認された7件の越境経路

サンドボックスは動いていたのに、開発者のマシンでコマンドが走った。Pillar Security が Cursor・Codex・Gemini CLI・Antigravity で確認した7件の越境経路を、4つの失敗モードとベンダー対応の差から整理する。
2026.07.23 AIツール図鑑
AI×コーディングAIエージェントAIセキュリティ
AIツール活用

GPT-5.6はSol・Terra・Lunaのどれを選ぶか｜料金・得意分野・推論モードで用途別に決める

GPT-5.6とは、OpenAIが3階層で提供する汎用モデルファミリーである。階層は Sol・Terra・Luna の3つ。単価は入力で5倍、出力でも5倍の開きがあります。ところが「高いほど良い／安いほど得」で選ぶと、どちらの方向にも外れる。
2026.07.22 AIツール図鑑
AIツール活用
AIエージェント

Gemini 3.6 Flash・3.5 Flash-Lite・3.5 Flash Cyberの違い

Gemini 3.6 Flashとは、出力トークン効率を高めたGoogleの汎用モデル。Gemini 3.6 Flashは3.5 Flashと比べて出力トークンの使用量が17%少なく（Artificial Analysis Index）、出力トークン単価も引き下げられたと説明されています。
2026.07.22 AIツール図鑑
AIエージェントAIセキュリティLLM評価・運用
AI×コーディング

LLM APIのプロンプトキャッシュでコストを削る｜割高になりやすい設定と最適化のコツ

プロンプトキャッシュはAnthropicやGPT-5.6以降のOpenAIでは書込が通常入力より割高になり、入れれば必ず安くなるとは限らない。可変データが先頭だと割引が効かず書込だけ増える。固定を前・可変を後ろに並べ、usageで読出／書込を実測し採算を確かめるコツを、現行の公式仕様で整理する。
2026.07.21 AIツール図鑑
AI×コーディングLLM開発・技術
AI×自動化

AI自動化ワークフローの可観測性｜n8nのOpenTelemetryトレースで本番監視

n8nはワークフロー/ノード実行のトレースをOpenTelemetryでネイティブ出力でき、無料のCommunity Editionを含むセルフホスト環境で本番監視に使えます。環境変数での有効化やOTLP送信先、カスタム属性のEnterprise限定、LLM単位は対象外という範囲を公式ドキュメントで整理します。
2026.07.20 AIツール図鑑
AI×自動化AIエージェントノーコード・ローコード
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