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2025-06-05 AI 要約

The no-nonsense approach to AI agent development - Vercel

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VercelのAIエージェント開発における無駄のないアプローチ

この記事は、VercelによるAIエージェント開発のシンプルなアプローチを紹介しています。AIエージェントは、手作業による多段階プロセスを自動化するソフトウェアシステムであり、従来のルールベースのコードでは対応が難しい複雑なタスクを処理します。

要約:

AIエージェント開発は、以下の3つのステップで進められます。

  1. 手動によるプロトタイピング:

    • コードを書く前に、手作業でエージェントをシミュレーションします。
    • 実際の入力（スクリーンショット、APIレスポンスなど）を使用し、LLM（大規模言語モデル）に手動で入力し、ワークフローを模倣したプロンプトで誘導します。
    • 繰り返しや機械的な部分を特定し、後で自動化する候補としてマークします。
    • 初期の結果は粗くなることを想定し、タスクがエージェントに適しているかどうかを評価します。

  2. ループの自動化:

    • 手動シミュレーションでタスクの実現可能性が確認できたら、コードの記述を開始します。
    • 入力の収集を自動化し、API、スクレーパー、スクリーンショットなどを活用します。
    • エージェントのプロセスをループまたはシンプルな状態機械としてモデル化します。
    • 可能な限り決定論的な計算を実行し、判断が必要な場合にLLMを呼び出します。
    • LLMではなく、単純なコード（if文、ループなど）で処理できる部分はそれを使用します。

  3. 信頼性の最適化:

    • エージェントがエンドツーエンドで実行されるようになったら、品質向上に焦点を当てます。
    • プロンプトの洗練、ツールコールの精度向上、不要なリトライの削除、決定論的な関数へのモデル呼び出しの置き換えなどを行います。
    • 直感と手作業によるテストを通じて、エージェントを洗練させます。
    • 構造化された評価を導入し、幅広い入力とエッジケースに対するパフォーマンスをテストします。

結論:

  • AIエージェントは、従来のコードでは自動化が難しいタスクに有効です。
  • 手動でのプロンプトで成功の兆候が見られれば、開発を検討する価値があります。
  • ロジックは通常のコードで構造化し、LLMは必要な場合にのみ使用します。
  • エージェントが動作したら、信頼性の向上に注力します。
  • AIエージェント開発は、明確なロジック、適切な構造、緊密なフィードバックループといった基本的なソフトウェア開発の原則に基づいています。

Java Weekly, Issue 597 | Baeldung

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Java Weekly, Issue 597 | 要約

この Java Weekly の第 597 号は、2025 年 6 月 4 日に更新されました。内容は以下の通りです。

1. Spring と Java:

  • JDK 25: StableValue API（プレビュー機能）の紹介。これは、開発者が任意の時点で初期化できる不変オブジェクトを作成できるようにします。
  • MongoDB Atlas Search Java アプリのテスト: TestContainers を使用して、MongoDB Atlas Search に基づくアプリケーションをローカルで自己完結的にテストする方法に関する実践的なガイド。
  • その他、Spring Team による AOT キャッシュ処理、JSpecify による null 安全性、サポート期間に関する記事、レガシー API からの移行に関するアドバイス、Java エンジニアとしてのキャリアパス、JavaFX 関連のニュース、Java のニュースまとめ、AI を活用した大規模 Java コードベースに関する情報、Spring に関する最新情報などが含まれています。

ウェビナーとプレゼンテーション:

  • Java コミュニティの著名人である Victor Rentea 氏のポッドキャスト、Jakarta EE のパフォーマンス最適化に関するベストプラクティス、Foojay Podcast #72 (JCon Report パート1)、JDK の JSON API に関する情報、OpenJDK のニュースまとめなどが紹介されています。

アップグレード推奨:

  • Hibernate Search 8.0.0.CR1、7.2.4.Final のリリース、Spring Cloud Gateway の複数のバージョン、Spring Cloud 2025.0.0 (Northfields) のリリース、Spring Modulith の複数のバージョン、Spring Cloud 2022.0.11 (Kilburn) のリリース、Quarkus 3.23、Jetty.project 12.0.22、Elasticsearch 9.0.2、Zuul v3.0.10、Camel-4.10.5 のリリースがアナウンスされています。

2. 技術と考察:

  • ローカルモデルの使用推奨: 大規模クラウド LLM よりもローカルモデルを使用することの利点（コスト削減、レイテンシ低減、プライバシー向上、環境負荷低減など）について解説。Embabel などのエージェントフレームワークを使用すると、さまざまなタスクに複数のモデルを簡単に切り替えることができる。
  • その他、型安全な Gen AI アプリケーションの構築方法、開発者向けの執筆、RAG のセキュリティに関する情報などが含まれています。

3. Pick of the Week (今週のおすすめ):

  • How to Get Lucky: Focus On The Fat Tails (幸運を得る方法: ファットテイルに焦点を当てる)