タグ: アーキテクチャ
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複数AIエージェント導入で起きる管理不能化、原因と対策を整理
複数のAIエージェント導入で起きる依存関係の管理不能化について、原因の分解から確認方法・対策手順までを整理しました。
GitNexusとは AIコーディングエージェントの依存関係盲点を防ぐ仕組み
AIエージェントの依存関係盲点を防ぐGitNexusの仕組みを解説。ナレッジグラフとMCP連携で、コード編集前の影響範囲確認を可能にする設計を整理しました。
GPUワークロード課金の落とし穴、DAG型ワークフローで請求漏れが起きる理由
GPUワークロードの課金をAPIリクエスト数だけで数えると、ノードグラフのループや多重実行でコストが暴走します。原因の分解と確認手順、対策を整理しました。
AIエージェントの記憶をどこに置くか。Vector DB以外の選択肢を整理する
AIエージェントの記憶をVector DBやベンダー機能に頼るか、外部共有メモリハブに置くか。SREの視点で判断軸と選択肢を整理しました。
AIエージェントの権限暴走を防ぐには データ層のガバナンスが必須な理由
AIエージェントの自律実行が広がる中、権限のすり抜けを防ぐには認可ロジックをデータ層に置く設計が要になります。確認手順と対策を整理しました。
状態機械設計とURL正規化：小さなPWAから学ぶ障害耐性の作り方
個人開発PWAの設計事例から、URL正規化と状態機械の考え方を抽出し、クラウド運用の障害対応・監視設計に活かす視点を整理しました。
AIエージェント選定2026: AgentGPTのデモで終わらせない業務適用の判断基準
AgentGPTのようなデモ型AIエージェントと業務適用可能なエージェントの違いを、判断軸と比較表で整理しました。
AIエージェント導入の落とし穴、オーケストレーション不足という盲点
AIエージェントを複数チャネルに展開する企業で「オーケストレーション不足」が課題化。導入判断や既存システム統合で確認すべき点を整理しました。
.NET は本当に「枯れた技術」か 23年運用の裏にある落とし穴3つ
.NETが23年使われ続ける理由と、バージョン混在・移植性・GCチューニングという見落としがちな落とし穴を確認コマンド付きで解説します。
MCPツールの承認画面は「見た目」で信用できるか 不可視文字による偽装の対策
MCPツールの承認画面とモデルに渡る文字列が食い違う隠蔽攻撃と、対策OSSの仕組み・未成熟点を非機能要件の観点で整理しました。
Claude CodeやOpenCodeのAIエージェント、コスト増の落とし穴と回避策
AIコーディングエージェントのコスト増と再現性の低さは、制御ループをLLMに渡しすぎる設計が原因です。確認方法と対策手順を整理しました。
Kelly基準の資金配分ロジックをクラウド運用の視点で監視する方法
Polymarket向け資金配分ボットを題材に、クラウド運用・監視設計・障害対応の観点から本番稼働前に確認すべき判断軸を整理しました。