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問い合わせ振り分けにGPT-4oを使うと起きる遅延とコスト膨張の対策
問い合わせ振り分けにフロンティアLLMを使うと起きる遅延・コスト膨張の原因と、確信度ゲート型ルーティングへの切り替え手順を解説します。
Perplexity「SPACE」OSS化、AIエージェントのテスト環境をどう作るか
PerplexityのサンドボックスSPACEのOSS化を題材に、AIエージェントのテスト戦略とCI/CDへの組み込み方を整理しました。
AIエージェントのトークン課金はなぜ説明できないのか B-TAPで学ぶ費用分解5分類
架空の『トークン税務署』B-TAPの風刺記事から、マルチエージェントAIのコストを5分類で可視化する実践的な視点を整理しました。
Git rerereは導入すべきか 複数AIエージェント運用での衝突解消判断
複数AIエージェントの並行開発で繰り返す衝突を自動解消するGit rerere。導入判断の軸と見送り条件を整理しました。
Claude Code v2.1.300はチーム導入すべきか 観測性と運用性能で判断する
Claude Code v2.1.300の機能追加を題材に、AIツールのアップデートをチームで導入すべきか判断する軸を整理しました。
vLLM マルチテナント運用でTTFTが8倍化する原因と回避策
vLLMを複数エージェント用途で共有運用するとTTFTが数十倍化する「KVキャッシュのスラッシング」の原因と、ルーティング方式の判断基準を整理しました。
AIエージェント自作3方式をLLM基盤の観点で比較する実装ガイド
AIエージェント自作のチャット型・自動化型・実行型を、LLMのコンテキスト設計とツール呼び出しの仕組みから比較し、選び方の基準を整理します。
AIエージェント自作3方式をフロントエンド視点で整理する
AIエージェント自作のチャット型・自動化型・実行型という3分類を、フロントエンド開発の作業範囲に当てはめて整理しました。
AIエージェント自作3方式に学ぶ、チームのタスク粒度設計の見直し方
AIエージェント自作の3方式（チャット型・自動化型・実行型）から、スプリント計画の見積もり精度とタスク粒度設計を見直す視点を整理しました。
インバウンド商談のAI自動リサーチ、Exa×Perplexity導入は必要か
インバウンドリード対応を自動化するExa・Perplexity連携エージェントについて、導入すべきか判断する軸と見送り基準を整理しました。
LangGraphとBedrock AgentCore混同の落とし穴、recursion_limitは誰が止めるか
LangGraphとBedrock AgentCoreを二択で考える誤解を整理し、recursion_limitやチェックポイントなど責任分界点の確認方法を解説します。
DevHub検証：GitHub・Jira・AIエージェントを1つに集約する価値
GitHub・Jira・複数AIエージェントを1画面に統合するDevHubの設計を解説。人間とエージェントで承認フローを分ける非対称設計など、業務システム運用への応用点を整理しました。