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13 件の記事が見つかりました

AIエージェントアーキテクチャ LLM

AIエージェント3層成熟モデル2026

推論・制御・接続の3レイヤーが独立に進化し、2026年に偶然のように同時成熟点を迎えた——AIエージェント設計の現在地を、ZennとQiitaのトレンド議論を参照しながらGrowth Lab視点で構造化する。

Growth Lab編集部

13分公開 2026/5/23

MCP Model Context Protocol AIエージェント

MCP（Model Context Protocol）実装ガイド

MCP（Model Context Protocol）の標準化がエージェント接続層に与えた影響と、自前 MCP サーバを Node/Python で設計する際の境界・認可・冪等性のパターンを、note と izanami のトレンド議論を参照しながら整理する。

Growth Lab編集部

13分更新 2026/5/27公開 2026/5/26

AIエージェント AI開発 SDD

AIエージェント開発の実践ガイド

AIエージェント開発をチャット指示の延長で終わらせず、仕様・権限・テスト・運用の4層で設計するための保存版ガイド。Claude Code、Codex、MCP、SDDを導入する前に決めるべき順序を整理する。

Growth Lab編集部

15分公開 2026/5/16

AIエージェント observability OpenTelemetry

AIエージェントの可観測性と障害解析

agent observability の最小スキーマ（3階層 span × 構造化ログ × error taxonomy 5分類）と、症状から修正までの5ステップ解析フローを、OpenTelemetry GenAI Conventions と各 SDK の一次仕様に沿って解説する実務ガイド。

Growth Lab編集部

24分公開 2026/5/1

AIエージェント durable workflow agent loop

agent loop durable workflow実装

agent loopの脆弱点「状態がメモリにしかない」をcheckpointで解決し、retry/sagaパターンで部分失敗を冪等にリカバリ。step-level observabilityで詰まりを即特定できる実装パターンを解説する。

Growth Lab編集部

22分公開 2026/4/25

Claude Code Codex AIエージェント

AIが迷わないリポジトリ設計実践

CLAUDE.md を長くするだけでは AI は安定しない。Claude Code の subagents / hooks / memory / MCP と、Codex の agent legibility の考え方をつなぎ、AI が迷わず安全に働けるリポジトリ設計を整理する。

Growth Lab編集部

19分公開 2026/4/4

Codex Subagents AIエージェント

Codex subagents設計原則

Codexのsubagentsを、並列化機能ではなくコンテキスト設計として理解する。公式仕様と2026年3月時点の観察を分けながら、使いどころと落とし穴を整理する。Codex の subagents は、単なる並列化ではなく、探索やログのノイズを親スレッドから切り離すための設計として理解したほうが本質に近い

Growth Lab編集部

26分公開 2026/3/30