AI [ARTEX]中国発のAIツールが引き起こしたサイバー攻撃騒動
ARTEX は、中国のセキュリティエンジニア(ハンドルネーム Autumn-27)が開発したAI自律型ペネトレーションテスト(侵入テスト)システムです。Go言語のバックエンドと Next.js のフロントエンドで構成され、データベースには ...
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AI 
AI [pi]極小のコアと無限の拡張性を持つコーディングエージェント
最小限のコアとシステムプロンプト最適化により、低コストかつ高速動作を実現するオープンソースのコーディングエージェント「pi」を解説。マルチプロバイダ対応やツリー構造のセッション管理、自作拡張機能による高いカスタマイズ性の詳細に迫ります。
AI [Gemini Agent]自律型AIエージェント
Googleの自律型AI「Gemini Agent」の技術構造と特徴を解説。抽象的な目標から自律的にタスクを分解・実行する仕組みや、長期記憶、マルチプラットフォーム接続、厳格なガバナンスなど、エンタープライズ導入における要点をまとめました。
AI [WikiSkill]AIエージェントの自己進化
AIエージェントのプロンプト（スキル）自動最適化における「肥大化」や「知恵の埋没」という課題を、Google発表の「WikiSkill」が解決。スキルと実行ログの間に「Wiki」を介在させ、関心の分離により精度とメンテナンス性を劇的に向上させる革新的なマルチエージェント設計を解説します。
AI [Clef]Cloudflareの判断モデル
Cloudflareが発表した意思決定特化型モデル「Clef」を解説。従来のLLMが抱える遅延や出力のゆらぎを、非自己回帰設計による超低レイテンシと型安全な確率出力で解決し、エージェントの分岐判断を高速化する技術的特徴を紹介します。
AI [AWS]BedrockでRAGとKnowledge BaseとAgentの位置付け
AWSのBedrockにおけるRAG、Knowledge Base、Agentsの違いと関係性を分かりやすく解説。RAGという概念をKnowledge Baseで実現し、Agentsが司令塔としてそれらを制御する仕組みを、シンプルな構成図と具体例を交えてエンジニア向けに整理しました。
AI [AWS]Bedrockで生成されるSQLを修正・制御する方法
Amazon BedrockでSQLを安全かつ最適に制御するアーキテクチャを解説します。Agents for Amazon BedrockとAWS Lambdaを連携させ、開発者がSQLを完全にコントロールすることで、セキュリティやパフォーマンスを担保する方法が学べます。
AI [AWS]Bedrock Agentsのパフォーマンス・チューニング
Amazon Bedrock Agentsのパフォーマンスを最大化するチューニング手法を体系的に解説。プロンプト調整、APIやRAG（知識ベース）の最適化、基盤モデルの選定からトレース機能を用いたデバッグまで、実践的なアプローチを紹介します。
AI [AWS]Bedrockで正確な情報出力が必要な場合
AWS Bedrockで正確な情報を出力する際、RAGとAgentのどちらを選ぶべきかの判断基準を解説。情報の出所やタスクの複雑さに応じた選択フローや、両者を組み合わせた堅実な開発アプローチを紹介します。
ツール [AWS]レスポンス速度に差が出る理由！BedrockRAGとAgentの決定的な違い
Amazon BedrockのKnowledge Base（RAG）とAgentのレスポンス速度の違いを徹底比較。RAGが高速な理由と、Agentが遅い一方でタスク完了が早い理由をアーキテクチャから解説し、ユースケースに応じた最適な選定基準を提示します。