OpenAI、AIコーディングエージェントをガイドするための「AGENTS.md」サイトを公開 OpenAIは2025年8月20日、AIコーディングエージェントをガイドするためのシンプルなフォーマット「AGENTS.md」を案内するサイトを公開した。OpenAI Codexのほか、Amp、GoogleのJules、Cursor、Factory、Roo Codeといったエージェントやツールの開発チームと協力して作ったという。 AGENTS.md The https://t.co/uop4XiFxan microsite is live! Think of it as a README for agents: a simple, open format for guiding coding agents. It’s been awesome to work alongside peers
はじめに 本記事では、昨今話題の AI エージェントサービスをこれから作る方へ、AI エージェントシステムを作る上での抑えるべきポイントと実践的なハンズオンにて DeepDive していきたいと思います。 本記事は 2 部構成になっており、以下の構成です。 第 1 部: AI エージェント の基本概念とエージェントシステム構築のガイド 第 2 部: Azure AI Agent Service を使ったワークフロールーティングの実装 第１部では、OpenAI 社のa-practical-guide-to-building-agents を参考に、AI エージェントの基本概念とエージェントシステム構築のガイドを解説します。 第２部では、Anthropic のブログ記事 Building Effective Agents – Workflow Routing で紹介されている ワークフロールー
2025年6月17日、オープンソースのAIソフトウェア開発エージェントプラットフォームOpenHandsをターミナルからコマンドラインで操作できる「OpenHands CLI」がリリースされた。 The OpenHands CLI: AI-Powered Development in Your Terminal Introducing the OpenHands CLI, a new coding CLI that: - Has top accuracy (similar to Claude Code) - Is completely open source, MIT licensed - Is model agnostic, use an API or bring your own - Is simple to install and run `pip install openhands
明日からできる！GitHub Copilot + GitHub MCP Serverで始めるAI駆動開発 はじめに こんにちは、URBAN HACKS サーバーサイドエンジニアの池田です。 URBAN HACKSでは日々の開発でGitHub Copilotを活用しています。 コードを提案、補完してくれるだけでも十分に活躍していますが、GitHub CopilotにAgent Modeが搭載されたこと、公式のGitHub MCP Serverが登場したことにより、これらを組み合わせ、より効果的に活用できるようになりました！ この記事ではこれらを組み合わせた開発手法をご紹介すると共に、 生成コードの精度が上がりやすくなるコツ チーム開発とAIの組み合わせ方 をお伝えできればと思います！ コード生成の精度にお悩みの方や、より効果的にAIにコーディングを手伝って欲しい方の参考になれば幸いです。 G
MCP（Model Context Protocol）とは？ MCPとは、アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。 つまり、LLMが他のツールを呼び出しデータ取得やツール実行を行うためのプロトコルです。 ここまで聞くと、従来のFunctionCallingと何が異なる？となりますよね。 FunctionCallingの場合、LLMアプリケーションの中でFunctionのスキーマを定義する必要がありました。また、FunctionCallingで選ばれたツールの実行はコーディングする必要がありました。 MCPの場合は、以下の図のとおり、ツールは別のサーバやプロセスにて独立して動作できます。MCPは、MCPクライアントとMCPサーバで分かれています。LLMアプリケーションとは独立し、MCPクライアントに実装できるのでLLMアプリと分離して管理可能で
Google Cloudは、日本時間で今日（2025年4月10日）未明に開幕した「Google Cloud Next 2025」において、AIエージェントの開発を容易にするフレームワーク「Agent Development Kit」をオープンソースとして公開することを発表しました。 使用するAIモデルとしてGoogleのGeminiだけでなく、Google Cloudが提供するモデルカタログであるVertex AIのModel Gardenからアクセス可能なAnthropic、Meta、Mistral AI、AI21 Labs、CAMB.AI、Qodo などが提供する200以上のモデルから選択可能（ただしGeminiとVertex AIに最適化されていると説明されています）。 Model Context Protocol（MCP）もサポートしており、データとエージェント間の安全な接続を実現
Google Cloudは、日本時間で今日（2025年4月10日）未明に開幕したイベント「Google Cloud Next 2025」において、複数のAIエージェントを連携させたマルチエージェントシステムを実現する「Agent2Agentプロトコル」（A2A）を発表しました。 Agent2Agentプロトコルを用いることで、異なるベンダーやフレームワークによって構築されたエージェント同士がセキュリティを保ちつつコミュニケーションや情報交換を行って連携できるようになります。これにより開発者はさまざまなプラットフォームやアプリケーションを横断して稼働するマルチエージェントシステムが実現できるようになります。 MCPを補完するプロトコルによるAIエージェント同士の協力を実現 Agent2Agentプロトコルは、Anthropicが提唱したAIモデルとサービスの連携を行うためのプロトコルである「
2025/3/25: AIコーディングエージェント勉強会 (プライベート開催) 資料のみ公開版として
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに @zazen_inu さんの記事「人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方」が凄いので OpenAI Agents SDK で自動化してみました。 目的 @zazen_inu さんのメソッドを楽に実行したい OpenAI Agents SDK で実装してみてフレームワークのクセとか使い方を理解したい 方法 愚直に実装します。 処理フロー それぞれの Agent の背後にはテキスト生成モデルがいます。用途によってモデルの種類を決めます。賢さ、インターネットの情報の調査能力、コストなどを意識します。
tl;dr OpenAI が AI エージェント構築用のツール群を公開したよ ウェブ検索、ファイル検索、Computer Use を内包した Responses API が追加されたよ これからは Chat Completions API や Assistants API の代わりに Responses API を使うことが推奨されるよ Tier による制限は基本的にはないけど、Computer Use だけは Tier 3 以上が必須だよ Computer Use は Operator と同じ CUA モデルを使用しているよ Agents SDK という OSS の軽量 SDK も公開されたよ（旧 Swarm の改良版） 情報源とそれぞれの簡単なまとめ 一次情報のみから。公式の X のポストがいちばん短くまとまっています。 開発者用の AI エージェント構築ツールをリリース Respon
こちらの LT で登壇した資料になります。 https://wandb.connpass.com/event/343838/
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